导航
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

DeepSeek V3.2 vs Granite 4.2 8B (high)

平均分几乎持平,为 4.6 vs 4.7。 DeepSeek V3.2 benchmark 成本更低,为 $0.121 vs $0.161。 DeepSeek V3.2 更快,为 22.44s vs 235.35s,通过率为 34.8% vs 37.7%。

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
#320
总输出令牌
57,866
响应时间(平均)
22.44s
总成本
$0.121
排名
#318
总输出令牌
661,367
响应时间(平均)
235.35s
总成本
$0.161
推荐模型 DeepSeek V3.2

它在这里得分最高(4.6),同时响应速度比Granite 4.2 8B (high)快约 10.5 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none 发布日期: 2025-12-01 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B high 发布日期: 2026-09-02
分数 4.6 4.7
排名 #320 #318
可靠性 10.0 8.2
一致性 8.2 6.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 34.8% 37.7%
不稳定测试 5 10
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.943 2.751
总成本 $0.121 $0.161
输入价格 $0.280 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.420 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 342,158 282,658
输出令牌 57,866 198,563
推理令牌 0 462,804
响应时间(平均) 22.44s 235.35s
响应时间(最大) 122.50s 685.87s
响应时间(总计) 516.03s 5413.09s
参数量 671B 总计 (37B 激活) 8B
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#320 DeepSeek V3.2

none
成本
$0.002
时间
7.0s
令牌
1,046 tok

#318 IBM: Granite 4.2 8B

high
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.2s
令牌
0 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 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Granite 4.2 8B 3.8 4.3 33.3% 2 515.34s 7,047 42,438 154,749

快速对比

切换对比组合