- 排名
- #199
- 总输出令牌
- 26,786
- 响应时间（平均）
- 29.95s
- 总成本
- $0.000
North Mini Code vs DeepSeek V3.2
North Mini Code 平均分领先，为 5.1 vs 5.0。 North Mini Code benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.054。 DeepSeek V3.2 更快，为 18.25s vs 29.95s，通过率为 18.2% vs 37.9%。
- 排名
- #202
- 总输出令牌
- 42,097
- 响应时间（平均）
- 18.25s
- 总成本
- $0.054
推荐模型
DeepSeek V3.2
它的得分接近这里的最高分（5.0 vs 5.1），同时响应速度比North Mini Code快约 1.6 倍。
详细对比
| 指标 | North Mini Code North Mini Code none 免费可用 | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.1 | 5.0 |
| 排名 | #199 | #202 |
| 可靠性 | 8.7 | 10.0 |
| 一致性 | 9.9 | 7.7 |
| 基准测试覆盖率 | 22/22 项测试 · 60/66 次尝试 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 18.2% | 37.9% |
| 不稳定测试 | 0 | 6 |
| 总运行次数 | 60 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.000 | 0.870 |
| 总成本 | $0.000 | $0.054 |
| 输入价格 | $0.000 / 1M | $0.269 / 1M |
| 输出价格 | $0.000 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 130,492 | 135,780 |
| 输出令牌 | 26,786 | 42,097 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 29.95s | 18.25s |
| 响应时间（最大） | 159.85s | 115.89s |
| 响应时间（总计） | 658.82s | 401.60s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#199 North Mini Code
none- 成本
- $0.000
- 时间
- 266.1s
- 令牌
- 63,551 tok
#202 DeepSeek V3.2
none- 成本
- $0.002
- 时间
- 7.0s
- 令牌
- 1,046 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 22.48s | 402 | 4,075 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.2 | 8.0 | 8.3% | 1 | 9.35s | 494 | 1,073 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 3.9 | 10.0 | 0.0% | 0 | 21.96s | 7,119 | 504 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.1 | 6.9 | 11.1% | 1 | 14.54s | 7,279 | 4,528 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 3.2 | 9.3 | 0.0% | 0 | 96.20s | 111,493 | 21,428 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 4.8 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.53s | 109,626 | 33,819 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 28.00s | 6,819 | 183 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 9.42s | 7,890 | 1,710 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 14.73s | 621 | 14 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 4.17s | 624 | 21 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 3.9 | 9.6 | 0.0% | 0 | 34.77s | 444 | 115 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 9.32s | 314 | 43 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 30.68s | 597 | 57 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.52s | 627 | 66 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 3.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 24.43s | 435 | 353 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 6.91s | 424 | 298 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.64s | 2,403 | 51 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.85s | 8,319 | 522 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| North Mini Code | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 37.37s | 159 | 6 | 0 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.23s | 183 | 17 | 0 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用North Mini Codenone免费可用vsMistral Small 4mediumNorth Mini Codenone免费可用vsMiniMax M2.7mediumDeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用DeepSeek V3.2nonevsMistral Small 4mediumTrinity Large ThinkinghighvsDeepSeek V3.2noneNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1high免费可用Trinity Large ThinkinghighvsNorth Mini Codenone免费可用DeepSeek V3.2nonevsQwen3 Coder NextmediumCobuddymediumvsDeepSeek V3.2noneNorth Mini Codenone免费可用vsKAT-Coder-Air V2.5low