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Seed 2.1 Turbo (low) vs GPT-5.3-Codex (medium)

Seed 2.1 Turbo (low) 平均分领先,为 9.1 vs 8.9GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低,为 $0.920 vs $1.631GPT-5.3-Codex (medium) 更快,为 16.96s vs 168.41s,通过率为 83.3% vs 83.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-12

排名
#15
总输出令牌
631,257
响应时间(平均)
168.41s
总成本
$1.631
排名
#20
总输出令牌
55,525
响应时间(平均)
16.96s
总成本
$0.920
推荐模型 GPT-5.3-Codex (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.9 vs 9.1),同时成本比Seed 2.1 Turbo (low)低约 1.8 倍。

详细对比

指标 Seed 2.1 Turbo Seed 2.1 Turbo low 发布日期: 2026-08-12 GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium 发布日期: 2026-02-05
分数 9.1 8.9
排名 #15 #20
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.9 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 83.3% 83.3%
不稳定测试 3 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 9.591 5.748
总成本 $1.631 $0.920
输入价格 $0.500 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 104,483 81,268
输出令牌 6,848 6,251
推理令牌 624,409 49,274
响应时间(平均) 168.41s 16.96s
响应时间(最大) 739.98s 100.93s
响应时间(总计) 3705.09s 373.19s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) ~1.2T 总计 (~80B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#15 Seed 2.1 Turbo

low
成本
$0.049
时间
298.8s
令牌
19,730 tok

#20 GPT-5.3-Codex

medium
成本
$0.049
时间
54.9s
令牌
3,580 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 2.1 Turbo 10.0 10.0 100.0% 0 360.85s 8,220 385 207,368
GPT-5.3-Codex 10.0 10.0 100.0% 0 19.50s 7,302 535 10,890

快速对比

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