#111 Seed-2.0-Lite
none- Cost
- $0.005
- Time
- 83.8s
- Tokens
- 2,311 tok
AI BENCHY 对比
摘要
Seed-2.0-Lite vs DeepSeek V4 Pro benchmark 对比:DeepSeek V4 Pro 平均分领先,为 6.0 vs 5.8。 Seed-2.0-Lite benchmark 成本更低,为 $0.019 vs $0.079。 Seed-2.0-Lite 更快,为 2.49s vs 65.21s,通过率为 46.0% vs 52.4%。
推荐模型: Seed-2.0-Lite - 它的得分接近这里的最高分(5.8 vs 6.0),同时成本比DeepSeek V4 Pro低约 4.3 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-10
| 指标 | Seed-2.0-Lite Seed-2.0-Lite none | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high |
|---|---|---|
| 分数 | 5.8 | 6.0 |
| 排名 | #111 | #104 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.0 |
| 一致性 | 8.4 | 7.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 46.0% | 52.4% |
| 不稳定测试 | 4 | 6 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.228 | 2.869 |
| 总成本 | $0.019 | $0.079 |
| 输入价格 | $0.250 / 1M | $0.435 / 1M |
| 输出价格 | $2.000 / 1M | $0.870 / 1M |
| 总输入令牌 | 46,573 | 32,240 |
| 输出令牌 | 3,259 | 12,250 |
| 推理令牌 | 0 | 72,257 |
| 响应时间(平均) | 2.49s | 65.21s |
| 响应时间(最大) | 6.70s | 358.35s |
| 响应时间(总计) | 52.26s | 1304.19s |
Generation showcase
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 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-Lite | 3.0 | 5.9 | 16.7% | 2 | 2.43s | 894 | 709 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 6.4 | 7.9 | 58.3% | 1 | 16.53s | 448 | 71 | 3,617 |
| 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 | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 2.83s | 8,215 | 410 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.3 | 6.4 | 11.1% | 1 | 118.23s | 1,966 | 111 | 20,940 |
| 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-Lite | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.59s | 16,215 | 498 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.02s | 14,016 | 465 | 5,914 |
| 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-Lite | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.82s | 8,538 | 246 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 7.3 | 5.9 | 83.3% | 1 | 23.62s | 5,633 | 229 | 1,710 |
| 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-Lite | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 1.33s | 939 | 17 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 205.66s | 430 | 10,529 | 28,089 |
| 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-Lite | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.45s | 570 | 294 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 25.09s | 314 | 76 | 1,152 |
| 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-Lite | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.06s | 810 | 73 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 41.16s | 627 | 205 | 2,416 |
| 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-Lite | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 2.78s | 858 | 709 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 34.84s | 544 | 139 | 4,019 |
| 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-Lite | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.94s | 9,270 | 292 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 21.33s | 8,079 | 372 | 593 |
| 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-Lite | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.96s | 264 | 11 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 39.14s | 183 | 53 | 3,807 |
切换对比组合