- 排名
- #181
- 总输出令牌
- 384,093
- 响应时间（平均）
- 100.65s
- 总成本
- $1.275
Seed-2.0-Code (medium) vs DeepSeek V4 Pro 0423
平均分几乎持平，为 7.4 vs 7.4。 DeepSeek V4 Pro 0423 benchmark 成本更低，为 $0.083 vs $1.275。 DeepSeek V4 Pro 0423 更快，为 14.05s vs 100.65s，通过率为 65.2% vs 49.3%。
已对比模型
- 排名
- #185
- 总输出令牌
- 46,004
- 响应时间（平均）
- 14.05s
- 总成本
- $0.083
推荐模型
DeepSeek V4 Pro 0423
它在这里得分最高（7.4），同时成本比Seed-2.0-Code (medium)低约 15.4 倍。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code medium | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none |
|---|---|---|
| 分数 | 7.4 | 7.4 |
| 排名 | #181 | #185 |
| 可靠性 | 8.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.4 | 8.7 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 65.2% | 49.3% |
| 不稳定测试 | 7 | 4 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 11.587 | 2.341 |
| 总成本 | $1.275 | $0.083 |
| 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 | 244,499 | 304,186 |
| 输出令牌 | 8,744 | 40,118 |
| 推理令牌 | 375,349 | 5,886 |
| 响应时间（平均） | 100.65s | 14.05s |
| 响应时间（最大） | 626.58s | 119.44s |
| 响应时间（总计） | 2314.88s | 323.17s |
| 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.
#181 Seed-2.0-Code
medium- 成本
- $0.026
- 时间
- 122.8s
- 令牌
- 8,630 tok
#185 DeepSeek V4 Pro 0423
none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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 | 91.69s | 168,463 | 1,477 | 11,173 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.50s | 156,108 | 10,457 | 0 |
| 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 | 6.9 | 9.5 | 50.0% | 0 | 45.98s | 866 | 1,510 | 25,661 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 944 | 224 |
| 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 | 8.9 | 7.8 | 88.9% | 1 | 89.94s | 8,247 | 496 | 44,062 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 13.38s | 7,275 | 1,436 | 4,064 |
| 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 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 2 | 102.33s | 51,040 | 3,883 | 19,423 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 7.9 | 6.9 | 66.7% | 1 | 71.59s | 122,040 | 26,362 | 0 |
| 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 | 7.3 | 8.9 | 50.0% | 0 | 18.78s | 6,281 | 215 | 2,479 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.61s | 7,568 | 200 | 0 |
| 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 | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 429.77s | 984 | 13 | 255,148 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.91s | 675 | 20 | 0 |
| 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 | 4.8 | 3.2 | 33.3% | 1 | 11.41s | 582 | 210 | 1,477 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.05s | 471 | 126 | 0 |
| 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 | 10.34s | 834 | 72 | 1,214 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 4.12s | 627 | 63 | 650 |
| 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 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 34.30s | 894 | 689 | 11,526 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.61s | 594 | 167 | 275 |
| 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 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 36.36s | 6,216 | 173 | 972 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.40s | 8,105 | 328 | 0 |
| 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 | 66.56s | 92 | 6 | 2,214 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.76s | 183 | 15 | 673 |
快速对比
切换对比组合
Seed-2.0-CodemediumvsGLM 5.3 FlashXhighSeed-2.0-CodemediumvsGrok 4.7lowDeepSeek V4 Pro 0423nonevsInklingmedium免费可用Seed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 Flash 0731lowSeed-2.0-CodemediumvsInkling Smallhigh免费可用DeepSeek V4 Pro 0423nonevsInkling Smallhigh免费可用DeepSeek V4 Pro 0423nonevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用DeepSeek V4 Pro 0423nonevsGrok 4.7lowDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGLM 5.3 FlashXhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsQwen3.6 FlashmediumDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGLM 5.3 FlashhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGPT-5.6 Lunamedium