#165 DeepSeek V3.2
none- 成本
- $0.002
- 时间
- 7.0s
- 令牌
- 1,046 tok
AI BENCHY 对比
DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro
摘要
MiMo-V2.5-Pro 平均分领先，为 5.5 vs 5.0。 DeepSeek V3.2 benchmark 成本更低，为 $0.054 vs $0.068。 MiMo-V2.5-Pro 更快，为 4.12s vs 18.25s，通过率为 37.9% vs 37.9%。
推荐模型MiMo-V2.5-Pro它在这里得分最高（5.5），同时响应速度比DeepSeek V3.2快约 4.4 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-17
| 指标 | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none | MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.0 | 5.5 |
| 排名 | #165 | #147 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.7 | 8.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 37.9% | 37.9% |
| 不稳定测试 | 6 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.870 | 1.509 |
| 总成本 | $0.054 | $0.068 |
| 输入价格 | $0.269 / 1M | $0.435 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.870 / 1M |
| 总输入令牌 | 135,780 | 124,799 |
| 输出令牌 | 42,097 | 15,362 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 18.25s | 4.12s |
| 响应时间（最大） | 115.89s | 53.13s |
| 响应时间（总计） | 401.60s | 90.55s |
生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#147 MiMo-V2.5-Pro
none- 成本
- $0.004
- 时间
- 46.4s
- 令牌
- 4,025 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-Pro | 3.3 | 8.1 | 8.3% | 1 | 2.67s | 645 | 994 | 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-Pro | 4.3 | 7.8 | 22.2% | 1 | 1.41s | 6,559 | 485 | 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-Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 28.33s | 98,770 | 12,915 | 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-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.32s | 7,758 | 249 | 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-Pro | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 877ms | 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-Pro | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.58s | 498 | 87 | 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-Pro | 6.4 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.03s | 684 | 66 | 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-Pro | 6.7 | 4.7 | 77.8% | 2 | 1.30s | 678 | 267 | 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-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.30s | 8,238 | 258 | 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-Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.89s | 216 | 14 | 0 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumKAT-Coder-Air V2.5mediumvsMiMo-V2.5-PrononeKAT-Coder-Air V2.5lowvsMiMo-V2.5-PrononeDeepSeek V3.2nonevsMistral Small 4mediumKAT-Coder-Air V2.5highvsMiMo-V2.5-PrononeNemotron 3 Supermedium免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeDeepSeek V3.2nonevsQwen3 Coder NextmediumCobuddymediumvsDeepSeek V3.2noneNorth Mini Codemedium免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeMistral Small 4mediumvsMiMo-V2.5-PrononeDeepSeek V3.2nonevsKAT-Coder-Air V2.5lowDeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.5medium