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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Poolside: Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 (high) lidera na pontuação média com 5.4 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 111.61s, com taxas de acerto de 37.9% vs 27.3%.

Modelo recomendadoDeepSeek V3.2A pontuação fica perto da melhor aqui (5.0 vs 5.4) e custa cerca de 2.4x menos que Laguna S 2.1 (high).

Benchmarks gerados a partir das suítes de teste do AI BENCHY em: 2026-07-22

Métrica DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Lançamento: 2025-12-01 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high Lançamento: 2026-07-21 Disponível grátis
Pontuação 5.0 5.4
Posição #182 #167
Confiabilidade 10.0 9.9
Consistência 7.7 8.1
Testes corretos
Taxa de acerto por tentativa 37.9% 27.3%
Testes instáveis 6 5
Execuções totais 66 66
Custo por resultado 0.870 3.153
Custo total $0.054 $0.127
Preço de entrada $0.269 / 1M $0.100 / 1M
Preço de saída $0.400 / 1M $0.200 / 1M
Total de tokens de entrada 135,780 208,931
Tokens de saída 42,097 175,588
Tokens de raciocínio 0 409,276
Tempo de resposta (médio) 18.25s 111.61s
Tempo de resposta (máx.) 115.89s 1190.11s
Tempo de resposta (total) 401.60s 2455.39s

Hamster playing table tennis

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

#182 DeepSeek V3.2

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

#167 Laguna S 2.1

high
Custo
$0.001
Tempo
6.8s
Tokens
1,389 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
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009

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