#182 DeepSeek V3.2
none- 成本
- $0.002
- 时间
- 7.0s
- 令牌
- 1,046 tok
DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Xiaomi: MiMo-V2.5
MiMo-V2.5 平均分领先，为 5.1 vs 5.0。 MiMo-V2.5 benchmark 成本更低，为 $0.025 vs $0.054。 MiMo-V2.5 更快，为 4.62s vs 18.25s，通过率为 37.9% vs 25.8%。
推荐模型MiMo-V2.5它在这里得分最高（5.1），同时成本比DeepSeek V3.2低约 2.2 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 | MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.0 | 5.1 |
| 排名 | #182 | #176 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.7 | 9.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 37.9% | 25.8% |
| 不稳定测试 | 6 | 1 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.870 | 0.770 |
| 总成本 | $0.054 | $0.025 |
| 输入价格 | $0.269 / 1M | $0.140 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.280 / 1M |
| 总输入令牌 | 135,780 | 141,043 |
| 输出令牌 | 42,097 | 16,464 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 18.25s | 4.62s |
| 响应时间（最大） | 115.89s | 55.36s |
| 响应时间（总计） | 401.60s | 101.57s |
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#176 MiMo-V2.5
none- 成本
- $0.007
- 时间
- 267.4s
- 令牌
- 25,283 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
| 反AI技巧 | 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 | 3.2 | 8.0 | 8.3% | 1 | 9.35s | 494 | 1,073 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.5 | 8.0 | 16.7% | 1 | 2.19s | 645 | 282 | 0 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5 | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.24s | 7,440 | 696 | 0 |
| 综合 | 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 | 4.8 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.53s | 109,626 | 33,819 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 28.86s | 114,133 | 14,527 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 9.42s | 7,890 | 1,710 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.01s | 7,758 | 366 | 0 |
| 领域专项 | 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 4.17s | 624 | 21 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 756ms | 753 | 27 | 0 |
| 通用智能 | 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 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 9.32s | 314 | 43 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 4.4 | 9.9 | 0.0% | 0 | 6.86s | 498 | 81 | 0 |
| 指令遵循 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.52s | 627 | 66 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 751ms | 684 | 72 | 0 |
| 谜题求解 | 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 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 6.91s | 424 | 298 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 5.4 | 10.0 | 33.3% | 0 | 2.13s | 678 | 166 | 0 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.85s | 8,319 | 522 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 8,238 | 231 | 0 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.23s | 183 | 17 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.89s | 216 | 16 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Mistral Small 4mediumvsMiMo-V2.5noneDeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用DeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumMiniMax M2.7mediumvsMiMo-V2.5noneLaguna S 2.1low免费可用vsMiMo-V2.5noneDeepSeek V3.2nonevsMistral Small 4mediumLaguna S 2.1high免费可用vsMiMo-V2.5noneKAT-Coder-Air V2.5lowvsMiMo-V2.5noneLaguna S 2.1medium免费可用vsMiMo-V2.5noneDeepSeek V3.2nonevsQwen3 Coder NextmediumCobuddymediumvsDeepSeek V3.2noneDeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1high免费可用