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Seed-2.0-Code (low) vs MiMo-V2.6-Flash (low)

Seed-2.0-Code (low) 平均分领先，为 7.7 vs 7.6。 MiMo-V2.6-Flash (low) benchmark 成本更低，为 $0.174 vs $0.767。 MiMo-V2.6-Flash (low) 更快，为 52.15s vs 72.24s，通过率为 77.3% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-21

已对比模型

排名
#97
总输出令牌
241,309
响应时间（平均）
72.24s
总成本
$0.767
排名
#101
总输出令牌
556,370
响应时间（平均）
52.15s
总成本
$0.174
推荐模型 MiMo-V2.6-Flash (low)

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 4.4 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low 发布日期: 2026-08-12 MiMo-V2.6-Flash MiMo-V2.6-Flash low 发布日期: 2026-09-22
分数 7.7 7.6
排名 #97 #101
可靠性 8.5 10.0
一致性 7.8 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 66.7%
不稳定测试 6 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.899 1.444
总成本 $0.767 $0.174
输入价格 $0.500 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 85,657 124,601
输出令牌 8,142 8,926
推理令牌 233,167 547,444
响应时间（平均） 72.24s 52.15s
响应时间（最大） 485.92s 345.18s
响应时间（总计） 1589.31s 1147.24s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 309B 总计 (15B 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.

#97 Seed-2.0-Code

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

#101 MiMo-V2.6-Flash

low
成本
$0.009
时间
167.2s
令牌
29,794 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
MiMo-V2.6-Flash 8.4 7.4 88.9% 1 10.97s 7,422 405 21,894

快速对比

切换对比组合

Seed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsSeed-2.0-CodelowSeed-2.0-CodelowvsQwen3.7 FlashhighGPT-5.6 LunahighvsMiMo-V2.6-FlashlowSolar Pro 4xhighvsMiMo-V2.6-FlashlowDeepSeek V4 Flash 0423highvsMiMo-V2.6-FlashlowNemotron 3 Ultramedium免费可用vsMiMo-V2.6-FlashlowClaude Opus 5nonevsMiMo-V2.6-FlashlowGrok 4.7xhighvsMiMo-V2.6-FlashlowSeed-2.0-CodelowvsQwen3.8 27BmediumSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsMiMo-V2.6-Flashlow