- 排名
- #124
- 总输出令牌
- 258,322
- 响应时间（平均）
- 93.10s
- 总成本
- $0.116
Seed-2.0-Mini (medium) vs DeepSeek V3.2 (medium)
平均分几乎持平，为 7.0 vs 7.0。 DeepSeek V3.2 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.078 vs $0.116。 DeepSeek V3.2 (medium) 更快，为 68.43s vs 93.10s，通过率为 57.6% vs 65.2%。
- 排名
- #119
- 总输出令牌
- 128,787
- 响应时间（平均）
- 68.43s
- 总成本
- $0.078
推荐模型
DeepSeek V3.2 (medium)
它在这里得分最高（7.0），同时成本比Seed-2.0-Mini (medium)低约 1.5 倍。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Mini Seed-2.0-Mini medium | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.0 | 7.0 |
| 排名 | #124 | #119 |
| 可靠性 | 8.7 | 10.0 |
| 一致性 | 8.9 | 7.4 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 57.6% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 3 | 7 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.054 | 0.672 |
| 总成本 | $0.116 | $0.078 |
| 输入价格 | $0.100 / 1M | $0.269 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 125,704 | 101,056 |
| 输出令牌 | 10,781 | 11,832 |
| 推理令牌 | 247,541 | 116,955 |
| 响应时间（平均） | 93.10s | 68.43s |
| 响应时间（最大） | 301.78s | 376.10s |
| 响应时间（总计） | 1768.91s | 1505.53s |
| 参数量 | ~50B 总计 (~5B 激活) | 671B 总计 (37B 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.
#124 Seed-2.0-Mini
medium- 成本
- $0.002
- 时间
- 161.7s
- 令牌
- 4,379 tok
#119 DeepSeek V3.2
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 53.6s
- 令牌
- 1,932 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
| 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-Mini | 6.6 | 10.0 | 50.0% | 0 | 74.75s | 791 | 360 | 9,520 | |
| DeepSeek V3.2 | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 24.23s | 448 | 3,247 | 6,953 |
| 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-Mini | 5.5 | 9.8 | 33.3% | 0 | 220.48s | 3,823 | 464 | 34,964 | |
| DeepSeek V3.2 | 6.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 248.68s | 5,717 | 649 | 52,014 |
| 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-Mini | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 282.30s | 100,096 | 8,627 | 143,688 | |
| DeepSeek V3.2 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 79.92s | 76,997 | 5,219 | 24,229 |
| 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-Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 24.27s | 8,568 | 246 | 2,743 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 36.09s | 7,388 | 207 | 7,693 |
| 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-Mini | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 103.41s | 237 | 3 | 37,685 | |
| DeepSeek V3.2 | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 22.94s | 481 | 19 | 6,779 |
| 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-Mini | 5.1 | 3.4 | 33.3% | 1 | 36.65s | 585 | 213 | 4,210 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.4 | 2.5 | 33.3% | 1 | 58.29s | 314 | 49 | 2,189 |
| 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-Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.47s | 840 | 69 | 2,050 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 35.78s | 627 | 1,397 | 2,845 |
| 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-Mini | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 31.79s | 903 | 527 | 5,667 | |
| DeepSeek V3.2 | 7.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 37.69s | 594 | 518 | 6,375 |
| 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-Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 88.68s | 9,585 | 222 | 5,235 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 34.81s | 8,307 | 507 | 859 |
| 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-Mini | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 56.76s | 276 | 50 | 1,779 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 83.99s | 183 | 20 | 7,019 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.5noneSeed-2.0-MinimediumvsGPT-5.5noneSeed-2.0-MinimediumvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V3.2mediumvsSolar Pro 4highSeed-2.0-CodehighvsDeepSeek V3.2mediumSeed-2.0-MinimediumvsGemini 3.5 FlashnoneDeepSeek V3.2mediumvsStep 3.7 FlashlowDeepSeek V3.2mediumvsMuse Glimmer 30BlowSeed-2.0-MinimediumvsSolar Pro 4highSeed-2.0-MinimediumvsStep 3.7 FlashhighDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.5 Flashnone