#50 Seed-2.0-Mini
medium- 成本
- $0.002
- 时间
- 161.7s
- 令牌
- 4,379 tok
AI BENCHY 对比
摘要
Seed-2.0-Mini vs DeepSeek V4 Pro benchmark 对比:Seed-2.0-Mini 平均分领先,为 7.4 vs 7.2。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.034 vs $0.044。 DeepSeek V4 Pro 更快,为 6.41s vs 80.22s,通过率为 57.1% vs 52.4%。
推荐模型: DeepSeek V4 Pro - 它的得分接近这里的最高分(7.2 vs 7.4),同时响应速度比Seed-2.0-Mini快约 12.5 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-18
| 指标 | Seed-2.0-Mini Seed-2.0-Mini medium | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none |
|---|---|---|
| 分数 | 7.4 | 7.2 |
| 排名 | #50 | #58 |
| 可靠性 | 6.7 | 9.9 |
| 一致性 | 9.3 | 8.8 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 57.1% | 52.4% |
| 不稳定测试 | 2 | 3 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.397 | 0.333 |
| 总成本 | $0.044 | $0.034 |
| 输入价格 | $0.100 / 1M | $0.435 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.870 / 1M |
| 总输入令牌 | 41,904 | 53,558 |
| 输出令牌 | 2,555 | 11,424 |
| 推理令牌 | 95,974 | 0 |
| 响应时间(平均) | 80.22s | 6.41s |
| 响应时间(最大) | 262.83s | 30.09s |
| 响应时间(总计) | 1363.72s | 134.66s |
生成展示
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-Mini | 6.6 | 10.0 | 50.0% | 0 | 74.75s | 791 | 360 | 9,520 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 1,168 | 0 |
| 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 V4 Pro | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 13.38s | 7,275 | 5,500 | 0 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 262.83s | 16,533 | 404 | 29,806 | |
| DeepSeek V4 Pro | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 23.74s | 27,529 | 2,235 | 0 |
| 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 V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.61s | 7,568 | 200 | 0 |
| 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 | 0ms | 0 | 0 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.72s | 666 | 24 | 0 |
| 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 V4 Pro | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.05s | 471 | 126 | 0 |
| 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 V4 Pro | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 4.12s | 627 | 713 | 0 |
| 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 V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.61s | 594 | 442 | 0 |
| 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 V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.40s | 8,105 | 328 | 0 |
| 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 V4 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.76s | 183 | 688 | 0 |
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