- 排名
- #106
- 总输出令牌
- 220,634
- 响应时间（平均）
- 92.53s
- 总成本
- $0.101
Seed-2.0-Mini (medium) vs DeepSeek V4 Pro
Seed-2.0-Mini (medium) 平均分领先，为 7.0 vs 6.9。 Seed-2.0-Mini (medium) benchmark 成本更低，为 $0.101 vs $0.139。 DeepSeek V4 Pro 更快，为 11.55s vs 92.53s，通过率为 57.6% vs 51.5%。
- 排名
- #110
- 总输出令牌
- 35,551
- 响应时间（平均）
- 11.55s
- 总成本
- $0.139
推荐模型
DeepSeek V4 Pro
它的得分接近这里的最高分（6.9 vs 7.0），同时响应速度比Seed-2.0-Mini (medium)快约 8.0 倍。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Mini Seed-2.0-Mini medium | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none |
|---|---|---|
| 分数 | 7.0 | 6.9 |
| 排名 | #106 | #110 |
| 可靠性 | 8.5 | 10.0 |
| 一致性 | 8.9 | 8.6 |
| 基准测试覆盖率 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 57.6% | 51.5% |
| 不稳定测试 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.917 | 0.954 |
| 总成本 | $0.101 | $0.139 |
| 输入价格 | $0.100 / 1M | $0.632 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $1.264 / 1M |
| 总输入令牌 | 125,467 | 148,069 |
| 输出令牌 | 10,778 | 35,551 |
| 推理令牌 | 209,856 | 0 |
| 响应时间（平均） | 92.53s | 11.55s |
| 响应时间（最大） | 301.78s | 119.44s |
| 响应时间（总计） | 1665.50s | 254.11s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#106 Seed-2.0-Mini
medium- 成本
- $0.002
- 时间
- 161.7s
- 令牌
- 4,379 tok
#110 DeepSeek V4 Pro
none
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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 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 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 282.30s | 100,096 | 8,627 | 143,688 | |
| DeepSeek V4 Pro | 7.9 | 6.9 | 66.7% | 1 | 71.59s | 122,040 | 26,362 | 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 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4mediumSeed-2.0-MinimediumvsGemini 3.5 FlashnoneDeepSeek V4 PrononevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsKAT-Coder-Pro V2.5mediumDeepSeek V4 PrononevsQwen3.6 FlashmediumDeepSeek V4 PrononevsQwen3.7 FlashmediumDeepSeek V4 PrononevsStep 3.7 FlashhighSeed-2.0-MinimediumvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4lowDeepSeek V4 PrononevsMercury 2mediumDeepSeek V4 PrononevsKimi K2.5mediumDeepSeek V4 PrononevsGemini 3.5 Flashminimal