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Seed-2.0-Code (low) vs DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

Seed-2.0-Code (low) 平均分领先,为 7.7 vs 7.6。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.767。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 更快,为 51.81s vs 72.24s,通过率为 77.3% vs 69.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-24

已对比模型

排名
#106
总输出令牌
241,309
响应时间(平均)
72.24s
总成本
$0.767
排名
#109
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.042
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它的得分接近这里的最高分(7.6 vs 7.7),同时成本比Seed-2.0-Code (low)低约 18.5 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low 发布日期: 2026-08-12 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24
分数 7.7 7.6
排名 #106 #109
可靠性 8.5 10.0
一致性 7.8 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 69.7%
不稳定测试 6 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.899 0.446
总成本 $0.767 $0.042
输入价格 $0.500 / 1M $0.089 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $0.178 / 1M
总输入令牌 85,657 108,480
输出令牌 8,142 37,229
推理令牌 233,167 174,081
响应时间(平均) 72.24s 51.81s
响应时间(最大) 485.92s 218.13s
响应时间(总计) 1589.31s 1139.75s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 284B 总计 (13B 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.

#106 Seed-2.0-Code

low
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.3s
令牌
0 tok

#109 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 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 7.0 7.1 55.6% 1 109.70s 7,948 455 55,759
DeepSeek V4 Flash 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862

快速对比

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