- 排名
- #130
- 总输出令牌
- 253,807
- 响应时间（平均）
- 73.02s
- 总成本
- $0.881
Seed-2.0-Code (low) vs DeepSeek V4 Pro 0423 (high)
平均分几乎持平，为 8.1 vs 8.1。 DeepSeek V4 Pro 0423 (high) benchmark 成本更低，为 $0.149 vs $0.881。 Seed-2.0-Code (low) 更快，为 73.02s vs 91.29s，通过率为 78.3% vs 65.2%。
已对比模型
- 排名
- #131
- 总输出令牌
- 211,343
- 响应时间（平均）
- 91.29s
- 总成本
- $0.149
推荐模型
DeepSeek V4 Pro 0423 (high)
它在这里得分最高（8.1），同时成本比Seed-2.0-Code (low)低约 5.9 倍。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.1 | 8.1 |
| 排名 | #130 | #131 |
| 可靠性 | 8.9 | 10.0 |
| 一致性 | 7.9 | 7.8 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 78.3% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 6 | 6 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 6.288 | 3.717 |
| 总成本 | $0.881 | $0.149 |
| 输入价格 | $0.500 / 1M | $0.209 / 1M |
| 输出价格 | $3.000 / 1M | $0.418 / 1M |
| 缓存读取价格 | 不适用 | $0.018 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 237,604 | 287,061 |
| 输出令牌 | 9,617 | 32,056 |
| 推理令牌 | 244,190 | 196,607 |
| 响应时间（平均） | 73.02s | 91.29s |
| 响应时间（最大） | 485.92s | 416.76s |
| 响应时间（总计） | 1679.49s | 2099.56s |
| 参数量 | ~200B 总计 (~20B 激活) | 1.6T 总计 (49B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词；写入会存储提示词，可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#130 Seed-2.0-Code
low
Provider returned error
- 成本
- $0.000
- 时间
- 0.3s
- 令牌
- 0 tok
#131 DeepSeek V4 Pro 0423
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
类别细分
| 智能体任务 | 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 | 90.18s | 151,947 | 1,475 | 11,023 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 64.54s | 196,304 | 9,128 | 10,091 |
| 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 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 39.56s | 930 | 2,650 | 15,987 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 |
| 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 Pro 0423 | 6.3 | 8.7 | 33.3% | 0 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 |
| 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 | 99.12s | 55,969 | 3,774 | 21,408 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 78.99s | 66,082 | 4,582 | 25,404 |
| 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 | 24.88s | 8,046 | 246 | 1,639 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.03s | 7,690 | 274 | 2,166 |
| 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 | 238.45s | 975 | 16 | 132,626 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 249.47s | 578 | 16,870 | 58,188 |
| 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 | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 11.14s | 579 | 179 | 1,117 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.83s | 471 | 115 | 1,013 |
| 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 | 12.20s | 828 | 72 | 1,034 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 7.8 | 6.6 | 83.3% | 1 | 8.73s | 627 | 66 | 2,726 |
| 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 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.50s | 885 | 445 | 2,470 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 6.9 | 4.9 | 77.8% | 2 | 56.85s | 591 | 178 | 2,563 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 55.56s | 9,315 | 296 | 637 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.92s | 8,909 | 295 | 701 |
| 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 | 10.02s | 182 | 9 | 490 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 |
快速对比
切换对比组合
Claude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highSeed-2.0-CodelowvsKimi K3.1 ProhighClaude Opus 4.7mediumvsSeed-2.0-CodelowSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Flash 0423highSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.3 FlashX LegalhighSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highDeepSeek V4 Pro 0423highvsNemotron 3 Ultramedium免费可用Seed-2.0-CodelowvsGPT-5.6 TerramediumSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.2mediumSeed-2.0-CodelowvsGrok 4.5highSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4.1 Flash 1017maxDeepSeek V4 Pro 0423highvsGPT-5.4 Nanomedium