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Seed 2.1 Turbo (medium) vs DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

Seed 2.1 Turbo (medium) 平均分领先,为 8.4 vs 8.2DeepSeek V4 Flash 0731 (low) benchmark 成本更低,为 $0.033 vs $1.969DeepSeek V4 Flash 0731 (low) 更快,为 60.18s vs 197.04s,通过率为 78.8% vs 75.8%

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

排名
#37
总输出令牌
766,465
响应时间(平均)
197.04s
总成本
$1.969
排名
#45
总输出令牌
314,605
响应时间(平均)
60.18s
总成本
$0.033
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

它的得分接近这里的最高分(8.2 vs 8.4),同时成本比Seed 2.1 Turbo (medium)低约 60.1 倍。

详细对比

指标 Seed 2.1 Turbo Seed 2.1 Turbo medium 发布日期: 2026-08-12 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 发布日期: 2026-08-01
分数 8.4 8.2
排名 #37 #45
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.2 8.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 78.8% 75.8%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 13.123 0.374
总成本 $1.969 $0.033
输入价格 $0.500 / 1M $0.080 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 104,424 93,336
输出令牌 6,510 40,662
推理令牌 759,955 273,943
响应时间(平均) 197.04s 60.18s
响应时间(最大) 885.33s 438.65s
响应时间(总计) 4334.80s 1323.92s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 284B 总计 (13B 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.

#37 Seed 2.1 Turbo

medium
成本
$0.099
时间
583.9s
令牌
39,514 tok

#45 DeepSeek V4 Flash 0731

low
无效SVG
成本
$0.000
时间
78.1s
令牌
8,090 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 8.2 7.2 88.9% 1 354.87s 8,220 384 205,892
DeepSeek V4 Flash 0731 7.3 5.1 77.8% 2 163.31s 5,953 782 86,028

快速对比

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