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DeepSeek V3.2 (medium) vs Gemini 3.1 Flash Lite Preview (low)

平均分几乎持平,为 6.3 vs 6.3。 DeepSeek V3.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.145 vs $0.736。 Gemini 3.1 Flash Lite Preview (low) 更快,为 19.04s vs 70.08s,通过率为 62.3% vs 60.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#221
总输出令牌
143,160
响应时间(平均)
70.08s
总成本
$0.145
排名
#215
总输出令牌
438,891
响应时间(平均)
19.04s
总成本
$0.736
推荐模型 DeepSeek V3.2 (medium)

它在这里得分最高(6.3),同时成本比Gemini 3.1 Flash Lite Preview (low)低约 5.1 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium 发布日期: 2025-12-01 Gemini 3.1 Flash Lite Preview Gemini 3.1 Flash Lite Preview low 发布日期: 2026-03-03
分数 6.3 6.3
排名 #221 #215
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.5 10.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 60.9%
不稳定测试 7 0
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.250 5.256
总成本 $0.145 $0.736
输入价格 $0.280 / 1M $0.250 / 1M
输出价格 $0.420 / 1M $1.500 / 1M
总输入令牌 306,662 309,715
输出令牌 17,819 16,170
推理令牌 125,341 422,721
响应时间(平均) 70.08s 19.04s
响应时间(最大) 376.10s 309.35s
响应时间(总计) 1611.86s 437.98s
参数量 671B 总计 (37B 激活) ~150B 总计 (~10B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#221 DeepSeek V3.2

medium
成本
$0.001
时间
53.6s
令牌
1,932 tok

#215 Gemini 3.1 Flash Lite Preview

low
成本
$0.002
时间
3.7s
令牌
1,203 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
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
Gemini 3.1 Flash Lite Preview 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 8,138 660 1,060

快速对比

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