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

Granite 4.2 8B (low) 平均分领先,为 5.1 vs 5.0Granite 4.2 8B (low) benchmark 成本更低,为 $0.012 vs $0.054DeepSeek V3.2 更快,为 17.89s vs 54.36s,通过率为 36.4% vs 31.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-02

排名
#256
总输出令牌
42,099
响应时间(平均)
17.89s
总成本
$0.054
排名
#247
总输出令牌
27,928
响应时间(平均)
54.36s
总成本
$0.012
推荐模型 DeepSeek V3.2

它的得分接近这里的最高分(5.0 vs 5.1),同时响应速度比Granite 4.2 8B (low)快约 3.0 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 low 发布日期: 2026-09-02
分数 5.0 5.1
排名 #256 #247
可靠性 10.0 9.0
一致性 8.1 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 36.4% 31.8%
不稳定测试 5 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.870 0.167
总成本 $0.054 $0.012
输入价格 $0.269 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.150 / 1M
总输入令牌 135,831 74,721
输出令牌 42,099 9,205
推理令牌 0 18,723
响应时间(平均) 17.89s 54.36s
响应时间(最大) 115.89s 566.80s
响应时间(总计) 393.53s 1195.97s
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.

#256 DeepSeek V3.2

none
成本
$0.002
时间
7.0s
令牌
1,046 tok

#247 IBM: Granite 4.2 8B

low
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 5.5 10.0 33.3% 0 13.01s 8,439 2,469 2,984

快速对比

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