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AI BENCHY
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AI BENCHY Compare

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs MoonshotAI: Kimi K2.5

Resumo

Kimi K2.5 lidera na pontuação média com 5.5 vs 5.0. DeepSeek V3.2 tem menor custo de benchmark com $0.054 vs $0.127. DeepSeek V3.2 é mais rápido com 18.25s vs 19.15s, com taxas de acerto de 37.9% vs 34.9%.

Modelo recomendadoKimi K2.5Tem a pontuação mais forte nesta comparação (5.5) e o melhor equilíbrio geral entre custo e tempo de resposta entre os 2 modelos.

Benchmarks gerados a partir das suítes de teste do AI BENCHY em: 2026-07-17

Métrica DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Lançamento: 2025-12-01 Kimi K2.5 Kimi K2.5 none Lançamento: 2026-01-27
Pontuação 5.0 5.5
Posição #165 #148
Confiabilidade 10.0 10.0
Consistência 7.7 8.6
Testes corretos
Taxa de acerto por tentativa 37.9% 34.9%
Testes instáveis 6 4
Execuções totais 66 66
Custo por resultado 0.870 1.898
Custo total $0.054 $0.127
Preço de entrada $0.269 / 1M $0.571 / 1M
Preço de saída $0.400 / 1M $2.850 / 1M
Total de tokens de entrada 135,780 89,322
Tokens de saída 42,097 26,638
Tokens de raciocínio 0 0
Tempo de resposta (médio) 18.25s 19.15s
Tempo de resposta (máx.) 115.89s 102.83s
Tempo de resposta (total) 401.60s 287.30s

Geração showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#165 DeepSeek V3.2

none
Custo
$0.002
Tempo
7.0s
Tokens
1,046 tok

#148 MoonshotAI: Kimi K2.5

none
Custo
$0.015
Tempo
89.1s
Tokens
5,421 tok

Melhores modelos por pontuação

Pontuação vs custo total

Tempo de resposta (médio)

Pontuação vs Tempo de resposta (médio)

Total de tokens de saída

Pontuação vs Total de tokens de saída

Detalhamento por categoria

Programação Pontuação Consistência Taxa de acerto por tentativa Testes instáveis Testes corretos Tempo de resposta (médio) Tokens de entrada Tokens de saída Tokens de raciocínio
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Kimi K2.5 5.5 10.0 33.3% 0 24.56s 7,311 4,708 0

Comparação rápida

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