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Seed-2.0-Lite vs Particle-1

平均分几乎持平,为 6.0 vs 6.0。 Particle-1 benchmark 成本更低,为 $0.059 vs $0.114。 Seed-2.0-Lite 更快,为 7.49s vs 8.61s,通过率为 39.1% vs 34.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#316
总输出令牌
17,558
响应时间(平均)
7.49s
总成本
$0.114
排名
#312
总输出令牌
87,599
响应时间(平均)
8.61s
总成本
$0.059
推荐模型 Particle-1

它在这里得分最高(6.0),同时成本比Seed-2.0-Lite低约 2.0 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Lite Seed-2.0-Lite none 发布日期: 2026-02-14 Particle-1 Particle-1 none 发布日期: 2026-10-28
分数 6.0 6.0
排名 #316 #312
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 39.1% 34.8%
不稳定测试 3 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.421 0.829
总成本 $0.114 $0.059
输入价格 $0.250 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $2.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.003 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 314,113 284,369
输出令牌 17,558 87,599
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 7.49s 8.61s
响应时间(最大) 75.99s 107.90s
响应时间(总计) 172.19s 198.13s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) ~748B 总计 (~16B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#316 Seed-2.0-Lite

none
成本
$0.005
时间
83.8s
令牌
2,311 tok

#312 Particle-1

none
成本
$0.001
时间
8.0s
令牌
1,715 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 5.6 10.0 33.3% 0 2.83s 8,215 410 0
Particle-1 5.3 7.9 11.1% 1 36.78s 7,761 73,822 0

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