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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B (medium) 平均分领先,为 7.1 vs 7.0DeepSeek V3.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.078 vs $1.046Qwen3.5-122B-A10B (medium) 更快,为 64.16s vs 68.62s,通过率为 65.2% vs 71.2%

推荐模型DeepSeek V3.2 (medium)它的得分接近这里的最高分(7.0 vs 7.1),同时成本比Qwen3.5-122B-A10B (medium)低约 13.6 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 发布日期: 2025-12-01 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B medium 发布日期: 2026-02-24
分数 7.0 7.1
排名 #73 #69
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.4 8.5
测试正确
尝试通过率 65.2% 71.2%
不稳定测试 7 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.671 8.509
总成本 $0.078 $1.046
输入价格 $0.269 / 1M $0.260 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $2.080 / 1M
总输入令牌 101,047 124,771
输出令牌 11,834 44,077
推理令牌 117,014 443,141
响应时间(平均) 68.62s 64.16s
响应时间(最大) 376.10s 519.30s
响应时间(总计) 1509.53s 1411.60s

Hamster playing table tennis

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

#73 DeepSeek V3.2

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

#69 Qwen3.5-122B-A10B

medium
成本
$0.019
时间
48.7s
令牌
6,034 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
Qwen3.5-122B-A10B 6.0 7.2 55.6% 1 114.48s 7,630 8,057 82,578

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