导航
Advertise here

Seed-2.0-Lite (medium) vs DeepSeek V4.1 Flash (low)

Seed-2.0-Lite (medium) 平均分领先,为 8.2 vs 8.0。 DeepSeek V4.1 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.153 vs $0.271。 DeepSeek V4.1 Flash (low) 更快,为 28.04s vs 48.87s,通过率为 71.0% vs 73.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#85
总输出令牌
106,419
响应时间(平均)
48.87s
总成本
$0.271
排名
#90
总输出令牌
371,547
响应时间(平均)
28.04s
总成本
$0.153
推荐模型 DeepSeek V4.1 Flash (low)

它的得分接近这里的最高分(8.0 vs 8.2),同时成本比Seed-2.0-Lite (medium)低约 1.8 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Lite Seed-2.0-Lite medium 发布日期: 2026-02-14 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash low 发布日期: 2026-09-10
分数 8.2 8.0
排名 #85 #90
可靠性 10.0 9.6
一致性 8.7 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 73.9%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.931 1.576
总成本 $0.271 $0.153
输入价格 $0.250 / 1M $0.020 / 1M
输出价格 $2.000 / 1M $0.396 / 1M
总输入令牌 229,530 266,849
输出令牌 13,757 8,284
推理令牌 92,662 363,263
响应时间(平均) 48.87s 28.04s
响应时间(最大) 254.92s 149.84s
响应时间(总计) 1123.91s 645.03s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 748B 总计 (16B 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.

#85 Seed-2.0-Lite

medium
成本
$0.005
时间
86.7s
令牌
2,354 tok

#90 DeepSeek V4.1 Flash

low
成本
$0.017
时间
43.6s
令牌
14,069 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-Lite 8.0 9.8 66.7% 0 156.74s 8,247 458 31,890
DeepSeek V4.1 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 40.66s 7,509 378 81,978

快速对比

切换对比组合