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AI BENCHY
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Seed-2.0-Code vs Mistral Small 4 (medium)

Seed-2.0-Code 平均分领先，为 5.3 vs 5.1。 Mistral Small 4 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.096 vs $0.151。 Mistral Small 4 (medium) 更快，为 10.77s vs 14.67s，通过率为 34.9% vs 42.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-12

排名
#219
总输出令牌
23,432
响应时间（平均）
14.67s
总成本
$0.151
排名
#224
总输出令牌
131,824
响应时间（平均）
10.77s
总成本
$0.096
推荐模型 Mistral Small 4 (medium)

它的得分接近这里的最高分（5.1 vs 5.3），同时成本比Seed-2.0-Code低约 1.6 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code none 发布日期: 2026-08-12 Mistral Small 4 Mistral Small 4 medium 发布日期: 2026-03-16
分数 5.3 5.1
排名 #219 #224
可靠性 6.7 10.0
一致性 8.1 7.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 34.9% 42.4%
不稳定测试 5 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.503 1.913
总成本 $0.151 $0.096
输入价格 $0.500 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $0.600 / 1M
总输入令牌 159,740 140,494
输出令牌 23,432 39,462
推理令牌 0 92,362
响应时间（平均） 14.67s 10.77s
响应时间（最大） 132.84s 59.15s
响应时间（总计） 322.75s 236.94s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 119B 总计 (6B 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.

#219 Seed-2.0-Code

none
成本
$0.030
时间
140.6s
令牌
9,924 tok

#224 Mistral Small 4

medium
成本
$0.006
时间
47.9s
令牌
9,857 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 3.6 9.8 0.0% 0 13.42s 7,230 505 0
Mistral Small 4 4.4 5.1 33.3% 2 39.98s 7,636 11,635 54,715

快速对比

切换对比组合

Mistral Small 4mediumvsMiMo-V2.5noneMistral Small 4mediumvsQwen3.5-9BnoneMistral Small 4mediumvsQwen3 Coder NextnoneNorth Mini Codenone免费可用vsMistral Small 4mediumSeed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1high免费可用Mistral Small 4mediumvsInklingnoneMistral Small 4mediumvsLaguna S 2.1low免费可用Seed-2.0-CodenonevsNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用DeepSeek V3.2nonevsMistral Small 4mediumSeed-2.0-CodenonevsKAT-Coder-Air V2.5lowSeed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1medium免费可用Mistral Small 4mediumvsGPT-4o-mininone