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AI BENCHY
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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Poolside: Laguna S 2.1

平均分几乎持平,为 5.0 vs 5.0DeepSeek V3.2 benchmark 成本更低,为 $0.054 vs $0.091DeepSeek V3.2 更快,为 18.25s vs 85.35s,通过率为 37.9% vs 25.8%

推荐模型DeepSeek V3.2它在这里得分最高(5.0),同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 1.7 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-22

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none 发布日期: 2025-12-01 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.0 5.0
排名 #182 #181
可靠性 10.0 9.9
一致性 7.7 7.8
测试正确
尝试通过率 37.9% 25.8%
不稳定测试 6 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.870 3.022
总成本 $0.054 $0.091
输入价格 $0.269 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.200 / 1M
总输入令牌 135,780 118,746
输出令牌 42,097 67,823
推理令牌 0 383,885
响应时间(平均) 18.25s 85.35s
响应时间(最大) 115.89s 814.73s
响应时间(总计) 401.60s 1877.64s

Hamster playing table tennis

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

#182 DeepSeek V3.2

none
成本
$0.002
时间
7.0s
令牌
1,046 tok

#181 Laguna S 2.1

low
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
1,314 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
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

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