- 排名
- #137
- 总输出令牌
- 128,787
- 响应时间（平均）
- 68.43s
- 总成本
- $0.078
DeepSeek V3.2 (medium) vs Mercury 2.5 (high)
Mercury 2.5 (high) 平均分领先，为 7.1 vs 7.0。 Mercury 2.5 (high) benchmark 成本更低，为 $0.031 vs $0.078。 Mercury 2.5 (high) 更快，为 4.32s vs 68.43s，通过率为 65.2% vs 62.1%。
已对比模型
- 排名
- #134
- 总输出令牌
- 174,547
- 响应时间（平均）
- 4.32s
- 总成本
- $0.031
推荐模型
Mercury 2.5 (high)
它在这里得分最高（7.1），同时成本比DeepSeek V3.2 (medium)低约 2.5 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium | Mercury 2.5 Mercury 2.5 high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.0 | 7.1 |
| 排名 | #137 | #134 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.7 |
| 一致性 | 7.4 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 65.2% | 62.1% |
| 不稳定测试 | 7 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.672 | 0.259 |
| 总成本 | $0.078 | $0.031 |
| 输入价格 | $0.269 / 1M | $0.040 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.150 / 1M |
| 总输入令牌 | 101,056 | 120,068 |
| 输出令牌 | 11,832 | 3,402 |
| 推理令牌 | 116,955 | 171,145 |
| 响应时间（平均） | 68.43s | 4.32s |
| 响应时间（最大） | 376.10s | 23.63s |
| 响应时间（总计） | 1505.53s | 95.06s |
| 参数量 | 671B 总计 (37B 激活) | ~100B |
| 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.
#137 DeepSeek V3.2
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 53.6s
- 令牌
- 1,932 tok
#134 Mercury 2.5
high- 成本
- $0.001
- 时间
- 3.5s
- 令牌
- 2,447 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 | |
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.33s | 782 | 218 | 7,913 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 6.4 | 7.8 | 44.4% | 1 | 6.58s | 7,757 | 415 | 44,012 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 16.00s | 91,255 | 1,478 | 62,200 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.08s | 8,355 | 557 | 9,430 |
| 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 | 22.94s | 481 | 19 | 6,779 | |
| Mercury 2.5 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 4.86s | 857 | 78 | 22,452 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.69s | 528 | 93 | 3,609 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 934ms | 401 | 27 | 1,770 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 8.7 | 7.7 | 88.9% | 1 | 1.39s | 771 | 227 | 5,812 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.06s | 9,130 | 283 | 4,484 |
| 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 | |
| Mercury 2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.48s | 232 | 26 | 9,463 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.5noneMercury 2.5highvsGrok 4.3mediumMercury 2.5highvsGPT-5.6 SolnoneMercury 2.5highvsStep 3.7 FlashlowMercury 2.5highvsMuse Glimmer 30BlowMercury 2.5highvsQwen3.5-122B-A10BmediumMercury 2.5highvsGLM 5.1mediumMercury 2.5highvsGPT-5.5noneDeepSeek V3.2mediumvsSolar Pro 4highMercury 2.5highvsGrok 4.20mediumClaude Fable 5.1lowvsDeepSeek V3.2medium