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AI BENCHY
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Seed-2.0-Code (high) vs Gemini 3.5 Flash (minimal)

平均分几乎持平，为 6.9 vs 6.8。 Gemini 3.5 Flash (minimal) benchmark 成本更低，为 $0.300 vs $1.312。 Gemini 3.5 Flash (minimal) 更快，为 2.65s vs 127.79s，通过率为 71.2% vs 65.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-12

排名
#123
总输出令牌
423,424
响应时间（平均）
127.79s
总成本
$1.312
排名
#128
总输出令牌
16,454
响应时间（平均）
2.65s
总成本
$0.300
推荐模型 Gemini 3.5 Flash (minimal)

它在这里得分最高（6.8），同时成本比Seed-2.0-Code (high)低约 4.4 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code high 发布日期: 2026-08-12 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash minimal 发布日期: 2026-05-19
分数 6.9 6.8
排名 #123 #128
可靠性 6.0 10.0
一致性 7.0 9.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 71.2% 65.2%
不稳定测试 8 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 11.921 2.138
总成本 $1.312 $0.300
输入价格 $0.500 / 1M $1.500 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $9.000 / 1M
总输入令牌 81,961 100,753
输出令牌 7,187 16,454
推理令牌 416,237 0
响应时间（平均） 127.79s 2.65s
响应时间（最大） 675.30s 25.26s
响应时间（总计） 2811.27s 58.27s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) ~500B 总计 (~20B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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

#128 Gemini 3.5 Flash

minimal
成本
$0.041
时间
20.4s
令牌
4,608 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

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
Gemini 3.5 Flash 5.6 9.9 33.3% 0 2.75s 8,122 3,456 0

快速对比

切换对比组合

Seed-2.0-CodehighvsQwen3.6 FlashmediumSeed-2.0-CodehighvsGPT-5.5noneGemini 3.5 FlashminimalvsSolar Pro 4lowSeed-2.0-CodehighvsMiMo-V2.5-PromediumSeed-2.0-CodehighvsSolar Pro 4lowSeed-2.0-CodehighvsGPT-5.6 SolnoneGemini 3.5 FlashminimalvsGPT-5.5noneGemini 3.5 FlashminimalvsStep 3.7 FlashhighSeed-2.0-CodehighvsDeepSeek V4 PrononeSeed-2.0-CodemediumvsGemini 3.5 FlashminimalGemini 3.5 FlashminimalvsQwen3.6 FlashmediumSeed-2.0-CodehighvsSolar Pro 4medium