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DeepSeek V3.2 (medium) vs Gemini 3.5 Flash

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 $1.778。 Gemini 3.5 Flash 更快,为 14.35s vs 70.08s,通过率为 62.3% vs 66.7%。

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
#222
总输出令牌
143,160
响应时间(平均)
70.08s
总成本
$0.145
排名
#225
总输出令牌
156,181
响应时间(平均)
14.35s
总成本
$1.778
推荐模型 DeepSeek V3.2 (medium)

它在这里得分最高(6.3),同时成本比Gemini 3.5 Flash低约 12.3 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium 发布日期: 2025-12-01 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash none 发布日期: 2026-05-19
分数 6.3 6.3
排名 #222 #225
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.5 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 66.7%
不稳定测试 7 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.250 12.695
总成本 $0.145 $1.778
输入价格 $0.280 / 1M $1.500 / 1M
输出价格 $0.420 / 1M $9.000 / 1M
总输入令牌 306,662 247,729
输出令牌 17,819 156,181
推理令牌 125,341 0
响应时间(平均) 70.08s 14.35s
响应时间(最大) 376.10s 89.30s
响应时间(总计) 1611.86s 272.60s
参数量 671B 总计 (37B 激活) ~500B 总计 (~20B 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.

#222 DeepSeek V3.2

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

#225 Gemini 3.5 Flash

none
成本
$0.225
时间
125.5s
令牌
25,004 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 3.5 Flash 8.8 7.8 88.9% 1 34.69s 8,122 75,927 0

快速对比

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