#73 DeepSeek V3.2
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 53.6s
- 令牌
- 1,932 tok
AI BENCHY 对比
DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Google: Gemini 3.5 Flash
摘要
Gemini 3.5 Flash (high) 平均分领先，为 9.5 vs 7.0。 DeepSeek V3.2 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.078 vs $1.976。 Gemini 3.5 Flash (high) 更快，为 15.07s vs 68.62s，通过率为 65.2% vs 93.9%。
推荐模型Gemini 3.5 Flash (high)它在这里得分最高（9.5），同时响应速度比DeepSeek V3.2 (medium)快约 4.6 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-17
| 指标 | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium | Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.0 | 9.5 |
| 排名 | #73 | #2 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.4 | 9.3 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 65.2% | 93.9% |
| 不稳定测试 | 7 | 2 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.671 | 9.879 |
| 总成本 | $0.078 | $1.976 |
| 输入价格 | $0.269 / 1M | $1.500 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $9.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 101,047 | 107,137 |
| 输出令牌 | 11,834 | 8,777 |
| 推理令牌 | 117,014 | 192,900 |
| 响应时间（平均） | 68.62s | 15.07s |
| 响应时间（最大） | 376.10s | 145.92s |
| 响应时间（总计） | 1509.53s | 331.48s |
生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#2 Gemini 3.5 Flash
high- 成本
- $0.208
- 时间
- 118.2s
- 令牌
- 23,158 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 24.23s | 448 | 3,247 | 6,953 | |
| Gemini 3.5 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.57s | 492 | 174 | 4,997 |
| 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 3.5 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 22.96s | 8,118 | 456 | 47,129 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 79.92s | 76,997 | 5,219 | 24,229 | |
| Gemini 3.5 Flash | 8.2 | 6.9 | 66.7% | 1 | 84.14s | 82,416 | 7,153 | 93,585 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 36.09s | 7,388 | 207 | 7,693 | |
| Gemini 3.5 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.43s | 7,548 | 279 | 8,466 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 24.27s | 472 | 21 | 6,838 | |
| Gemini 3.5 Flash | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 14.09s | 633 | 12 | 24,721 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 3.4 | 2.5 | 33.3% | 1 | 58.29s | 314 | 49 | 2,189 | |
| Gemini 3.5 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.63s | 486 | 115 | 1,650 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 35.78s | 627 | 1,397 | 2,845 | |
| Gemini 3.5 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.35s | 615 | 70 | 3,799 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 7.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 37.69s | 594 | 518 | 6,375 | |
| Gemini 3.5 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.23s | 558 | 241 | 4,940 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 34.81s | 8,307 | 507 | 859 | |
| Gemini 3.5 Flash | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.96s | 6,115 | 265 | 1,608 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 83.99s | 183 | 20 | 7,019 | |
| Gemini 3.5 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.94s | 156 | 12 | 2,005 |
快速对比
切换对比组合
Gemini 3.5 FlashhighvsGPT-5.6 SollowDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.5 FlashnoneDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V3.2mediumvsQwen3.7 PlusnoneDeepSeek V3.2mediumvsStep 3.7 FlashhighDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.5noneGemini 3.5 FlashhighvsGPT-5.6 SolmediumDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.5 FlashminimalGemini 3.5 FlashhighvsGPT-5.5lowDeepSeek V3.2mediumvsKAT-Coder-Pro V2.5highDeepSeek V3.2mediumvsStep 3.7 FlashlowClaude Opus 4.8nonevsDeepSeek V3.2medium