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AI BENCHY
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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Xiaomi: MiMo-V2.5

MiMo-V2.5 lidera na pontuação média com 5.1 vs 5.0. MiMo-V2.5 tem menor custo de benchmark com $0.025 vs $0.054. MiMo-V2.5 é mais rápido com 4.62s vs 18.25s, com taxas de acerto de 37.9% vs 25.8%.

Modelo recomendadoMiMo-V2.5Tem a melhor pontuação aqui (5.1) e custa cerca de 2.2x menos que DeepSeek V3.2.

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 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none Lançamento: 2026-04-22
Pontuação 5.0 5.1
Posição #182 #176
Confiabilidade 10.0 10.0
Consistência 7.7 9.6
Testes corretos
Taxa de acerto por tentativa 37.9% 25.8%
Testes instáveis 6 1
Execuções totais 66 66
Custo por resultado 0.870 0.770
Custo total $0.054 $0.025
Preço de entrada $0.269 / 1M $0.140 / 1M
Preço de saída $0.400 / 1M $0.280 / 1M
Total de tokens de entrada 135,780 141,043
Tokens de saída 42,097 16,464
Tokens de raciocínio 0 0
Tempo de resposta (médio) 18.25s 4.62s
Tempo de resposta (máx.) 115.89s 55.36s
Tempo de resposta (total) 401.60s 101.57s

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

#176 MiMo-V2.5

none
Custo
$0.007
Tempo
267.4s
Tokens
25,283 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
MiMo-V2.5 5.5 10.0 33.3% 0 3.24s 7,440 696 0

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