AI BENCHY 对比
DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Xiaomi: MiMo-V2-Pro
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-04-16
| 指标 | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium | MiMo-V2-Pro MiMo-V2-Pro medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.0 | 8.1 |
| 排名 | #27 | #23 |
| 一致性 | 8.2 | 8.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 79.6% | 77.8% |
| 不稳定测试 | 4 | 3 |
| 总运行次数 | 54 | 48 |
| 每个结果成本 | 0.240 | 1.320 |
| 总成本 | $0.029 | $0.159 |
| ???? | $0.260 / 1M | $1.000 / 1M |
| ???? | $0.380 / 1M | $3.000 / 1M |
| 输出令牌 | 10,620 | 2,360 |
| 推理令牌 | 48,511 | 38,320 |
| 响应时间（平均） | 46.41s | 12.27s |
| 响应时间（最大） | 180.92s | 64.71s |
| 响应时间（总计） | 835.33s | 208.56s |
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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8.4 | 9.9 | 75.0% | 0 | 30.72s | 3,773 | 7,523 | |
| MiMo-V2-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.06s | 223 | 1,107 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 180.92s | 626 | 6,792 | |
| MiMo-V2-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 52.12s | 485 | 11,361 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 93.11s | 571 | 6,296 | |
| MiMo-V2-Pro | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 64.71s | 380 | 14,186 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 36.09s | 207 | 7,693 | |
| MiMo-V2-Pro | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 17.20s | 260 | 7,484 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 39.32s | 3,081 | 7,856 | |
| MiMo-V2-Pro | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 6.00s | 155 | 1,048 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 5.4 | 2.5 | 66.7% | 1 | 31.30s | 68 | 2,366 | |
| MiMo-V2-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.06s | 198 | 424 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 35.78s | 1,397 | 2,845 | |
| MiMo-V2-Pro | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.36s | 83 | 667 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 36.87s | 390 | 6,281 | |
| MiMo-V2-Pro | 7.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 4.71s | 313 | 1,179 |
| 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） | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 34.81s | 507 | 859 | |
| MiMo-V2-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.19s | 263 | 864 |
快速对比
切换对比组合
Gemini 3.1 Flash Lite PreviewlowvsMiMo-V2-PromediumGemini 3 Flash PreviewnonevsMiMo-V2-PromediumDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.2 ChatnoneDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.1 Flash Lite PreviewnoneDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.1 Flash Lite PreviewlowDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3 Flash PreviewnoneGPT-5.2 ChatnonevsMiMo-V2-PromediumGemini 3.1 Flash Lite PreviewnonevsMiMo-V2-PromediumDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.3 ChatnoneGPT-5.3 ChatnonevsMiMo-V2-PromediumClaude Sonnet 4.6nonevsDeepSeek V3.2mediumClaude Sonnet 4.6nonevsMiMo-V2-Promedium