- 排名
- #123
- 总输出令牌
- 423,424
- 响应时间（平均）
- 127.79s
- 总成本
- $1.312
Seed-2.0-Code (high) vs DeepSeek V4 Pro
平均分几乎持平，为 6.9 vs 6.9。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低，为 $0.256 vs $1.312。 DeepSeek V4 Pro 更快，为 11.55s vs 127.79s，通过率为 71.2% vs 51.5%。
- 排名
- #119
- 总输出令牌
- 35,551
- 响应时间（平均）
- 11.55s
- 总成本
- $0.256
推荐模型
DeepSeek V4 Pro
它在这里得分最高（6.9），同时成本比Seed-2.0-Code (high)低约 5.1 倍。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code high | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none |
|---|---|---|
| 分数 | 6.9 | 6.9 |
| 排名 | #123 | #119 |
| 可靠性 | 6.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.0 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 71.2% | 51.5% |
| 不稳定测试 | 8 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 11.921 | 0.954 |
| 总成本 | $1.312 | $0.256 |
| 输入价格 | $0.500 / 1M | $1.169 / 1M |
| 输出价格 | $3.000 / 1M | $2.337 / 1M |
| 总输入令牌 | 81,961 | 148,069 |
| 输出令牌 | 7,187 | 35,551 |
| 推理令牌 | 416,237 | 0 |
| 响应时间（平均） | 127.79s | 11.55s |
| 响应时间（最大） | 675.30s | 119.44s |
| 响应时间（总计） | 2811.27s | 254.11s |
| 参数量 | ~200B 总计 (~20B 激活) | 1.6T 总计 (49B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#123 Seed-2.0-Code
high- 成本
- $0.037
- 时间
- 183.6s
- 令牌
- 12,388 tok
#119 DeepSeek V4 Pro
none
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
按分数排名的模型
分数 vs 总成本
响应时间（平均）
分数 vs 响应时间（平均）
总输出令牌
分数 vs 总输出令牌
类别细分
| 反AI技巧 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 35.07s | 906 | 1,204 | 17,533 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 1,168 | 0 |
| 编程 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 5.9 | 4.4 | 66.7% | 2 | 266.74s | 6,750 | 432 | 124,956 | |
| DeepSeek V4 Pro | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 13.38s | 7,275 | 5,500 | 0 |
| 综合 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 144.87s | 57,003 | 4,295 | 26,889 | |
| DeepSeek V4 Pro | 7.9 | 6.9 | 66.7% | 1 | 71.59s | 122,040 | 26,362 | 0 |
| 数据解析与提取 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 24.28s | 8,034 | 246 | 4,782 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.61s | 7,568 | 200 | 0 |
| 领域专项 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 446.14s | 819 | 11 | 225,197 | |
| DeepSeek V4 Pro | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.72s | 666 | 24 | 0 |
| 通用智能 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 36.45s | 382 | 131 | 2,577 | |
| DeepSeek V4 Pro | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.05s | 471 | 126 | 0 |
| 指令遵循 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.26s | 816 | 72 | 2,661 | |
| DeepSeek V4 Pro | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 4.12s | 627 | 713 | 0 |
| 谜题求解 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 15.91s | 786 | 585 | 4,473 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.61s | 594 | 442 | 0 |
| 工具调用 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 35.09s | 6,198 | 196 | 644 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.40s | 8,105 | 328 | 0 |
| 常识问答 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 52.23s | 267 | 15 | 6,525 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.76s | 183 | 688 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Seed-2.0-CodehighvsQwen3.6 FlashmediumSeed-2.0-CodehighvsGPT-5.5noneDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4mediumDeepSeek V4 PrononevsMiMo-V2.5-PromediumSeed-2.0-CodehighvsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsKAT-Coder-Pro V2.5mediumSeed-2.0-CodehighvsSolar Pro 4lowSeed-2.0-CodehighvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V4 PrononevsQwen3.6 FlashmediumDeepSeek V4 PrononevsQwen3.7 FlashmediumSeed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 PrononeSeed-2.0-CodehighvsGemini 3.5 Flashminimal