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DeepSeek V3.2 vs Mercury 2.5 Preview

DeepSeek V3.2 平均分领先,为 5.0 vs 4.9Mercury 2.5 Preview benchmark 成本更低,为 $0.018 vs $0.054Mercury 2.5 Preview 更快,为 3.51s vs 17.89s,通过率为 36.4% vs 30.3%

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
#259
总输出令牌
82,585
响应时间(平均)
3.51s
总成本
$0.018
推荐模型 Mercury 2.5 Preview

它的得分接近这里的最高分(4.9 vs 5.0),同时成本比DeepSeek V3.2低约 3.0 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none 发布日期: 2025-12-01 Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview none 发布日期: 2026-09-02
分数 5.0 4.9
排名 #256 #259
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 8.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 36.4% 30.3%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.870 0.440
总成本 $0.054 $0.018
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 135,831 130,296
输出令牌 42,099 82,585
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 17.89s 3.51s
响应时间(最大) 115.89s 60.70s
响应时间(总计) 393.53s 77.28s
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.

#256 DeepSeek V3.2

none
成本
$0.002
时间
7.0s
令牌
1,046 tok

#259 Mercury 2.5 Preview

none
无效SVG
成本
$0.001
时间
3.3s
令牌
3,122 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 Preview 4.7 7.9 22.2% 1 459ms 7,850 650 0

快速对比

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