- 排名
- #66
- 总输出令牌
- 212,558
- 响应时间（平均）
- 65.89s
- 总成本
- $0.681
Seed-2.0-Code (low) vs DeepSeek V4 Pro (high)
Seed-2.0-Code (low) 平均分领先，为 7.7 vs 7.7。 DeepSeek V4 Pro (high) benchmark 成本更低，为 $0.537 vs $0.681。 Seed-2.0-Code (low) 更快，为 65.89s vs 79.14s，通过率为 80.3% vs 63.6%。
- 排名
- #72
- 总输出令牌
- 189,181
- 响应时间（平均）
- 79.14s
- 总成本
- $0.537
推荐模型
DeepSeek V4 Pro (high)
它提供了最佳整体取舍：得分有竞争力（7.7），成本低于Seed-2.0-Code (low)，响应时间也较均衡。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.7 | 7.7 |
| 排名 | #66 | #72 |
| 可靠性 | 5.7 | 10.0 |
| 一致性 | 7.5 | 7.7 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 80.3% | 63.6% |
| 不稳定测试 | 7 | 6 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 5.235 | 2.000 |
| 总成本 | $0.681 | $0.537 |
| 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 | 85,648 | 90,748 |
| 输出令牌 | 8,142 | 10,462 |
| 推理令牌 | 204,416 | 178,719 |
| 响应时间（平均） | 65.89s | 79.14s |
| 响应时间（最大） | 485.92s | 416.76s |
| 响应时间（总计） | 1449.53s | 1740.97s |
| 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.
#66 Seed-2.0-Code
low
Provider returned error
- 成本
- $0.000
- 时间
- 0.3s
- 令牌
- 0 tok
#72 DeepSeek V4 Pro
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 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 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 39.56s | 930 | 2,650 | 15,987 | |
| DeepSeek V4 Pro | 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 | 5.0 | 77.8% | 2 | 109.70s | 7,948 | 455 | 55,759 | |
| DeepSeek V4 Pro | 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 | 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 | 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 | 191.85s | 966 | 16 | 103,875 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 151.46s | 569 | 4,404 | 50,391 |
| 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 |
快速对比
切换对比组合
Seed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumDeepSeek V4 ProhighvsSolar Pro 4xhighClaude Opus 4.6mediumvsSeed-2.0-CodelowSeed-2.0-CodelowvsGPT-5.6 LunahighClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 ProhighSeed-2.0-CodelowvsSolar Pro 4xhighDeepSeek V4 ProhighvsMiniMax M3mediumSeed-2.0-CodelowvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 FlashhighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumDeepSeek V4 ProhighvsGrok Build 0.1mediumDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.6 Lunamedium