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DeepSeek V3.2 (medium) vs GPT-5.5

平均分几乎持平,为 7.0 vs 7.0DeepSeek V3.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.078 vs $0.544GPT-5.5 更快,为 2.35s vs 68.43s,通过率为 65.2% vs 59.1%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#116
总输出令牌
128,787
响应时间(平均)
68.43s
总成本
$0.078
排名
#118
总输出令牌
4,915
响应时间(平均)
2.35s
总成本
$0.544
推荐模型 DeepSeek V3.2 (medium)

它在这里得分最高(7.0),同时成本比GPT-5.5低约 7.1 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium 发布日期: 2025-12-01 GPT-5.5 GPT-5.5 none 发布日期: 2026-04-24
分数 7.0 7.0
排名 #116 #118
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.4 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 65.2% 59.1%
不稳定测试 7 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.672 4.533
总成本 $0.078 $0.544
输入价格 $0.269 / 1M $5.000 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $30.000 / 1M
总输入令牌 101,056 79,294
输出令牌 11,832 4,915
推理令牌 116,955 0
响应时间(平均) 68.43s 2.35s
响应时间(最大) 376.10s 12.24s
响应时间(总计) 1505.53s 51.78s
参数量 671B 总计 (37B 激活) ~1.5T 总计 (~100B 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.

#116 DeepSeek V3.2

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

#118 GPT-5.5

none
成本
$0.090
时间
54.3s
令牌
3,063 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
GPT-5.5 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,305 462 0

快速对比

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