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DeepSeek V3.2 vs Mercury 2.5 (low)

Mercury 2.5 (low) 平均分领先,为 5.1 vs 5.0Mercury 2.5 (low) benchmark 成本更低,为 $0.011 vs $0.054Mercury 2.5 (low) 更快,为 1.35s vs 17.89s,通过率为 36.4% vs 39.4%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-08

已对比模型

排名
#273
总输出令牌
42,099
响应时间(平均)
17.89s
总成本
$0.054
排名
#265
总输出令牌
33,719
响应时间(平均)
1.35s
总成本
$0.011
推荐模型 Mercury 2.5 (low)

它在这里得分最高(5.1),同时成本比DeepSeek V3.2低约 5.0 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none 发布日期: 2025-12-01 Mercury 2.5 Mercury 2.5 low 发布日期: 2026-09-08
分数 5.0 5.1
排名 #273 #265
可靠性 10.0 9.8
一致性 8.1 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 36.4% 39.4%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.870 0.177
总成本 $0.054 $0.011
输入价格 $0.269 / 1M $0.040 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.150 / 1M
总输入令牌 135,831 138,020
输出令牌 42,099 6,083
推理令牌 0 27,636
响应时间(平均) 17.89s 1.35s
响应时间(最大) 115.89s 7.48s
响应时间(总计) 393.53s 29.74s
参数量 671B 总计 (37B 激活) ~100B
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.

#273 DeepSeek V3.2

none
成本
$0.002
时间
7.0s
令牌
1,046 tok

#265 Mercury 2.5

low
成本
$0.001
时间
2.4s
令牌
1,236 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
Mercury 2.5 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,909 521 2,269

快速对比

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