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AI BENCHY
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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Qwen: Qwen3.5-9B

Qwen3.5-9B 平均分领先,为 5.1 vs 5.0Qwen3.5-9B benchmark 成本更低,为 $0.021 vs $0.054DeepSeek V3.2 更快,为 18.25s vs 19.17s,通过率为 37.9% vs 19.7%

推荐模型Qwen3.5-9B它在这里得分最高(5.1),同时成本比DeepSeek V3.2低约 2.7 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none 发布日期: 2025-12-01 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none 发布日期: 2026-03-02
分数 5.0 5.1
排名 #188 #183
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.7 9.7
测试正确
尝试通过率 37.9% 19.7%
不稳定测试 6 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.870 0.490
总成本 $0.054 $0.021
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 135,780 144,407
输出令牌 42,097 37,484
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 18.25s 19.17s
响应时间(最大) 115.89s 382.06s
响应时间(总计) 401.60s 421.74s

Hamster playing table tennis

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

#188 DeepSeek V3.2

none
成本
$0.002
时间
7.0s
令牌
1,046 tok

#183 Qwen3.5-9B

none
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
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
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0

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