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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Flash 0731 vs MiMo-V2.5-Pro

平均分几乎持平,为 5.4 vs 5.4DeepSeek V4 Flash 0731 benchmark 成本更低,为 $0.021 vs $0.068MiMo-V2.5-Pro 更快,为 4.24s vs 20.72s,通过率为 27.3% vs 33.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#224
总输出令牌
25,426
响应时间(平均)
20.72s
总成本
$0.021
排名
#222
总输出令牌
15,362
响应时间(平均)
4.24s
总成本
$0.068
推荐模型 MiMo-V2.5-Pro

它在这里得分最高(5.4),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash 0731快约 4.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none 发布日期: 2026-08-01 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none 发布日期: 2026-04-22
分数 5.4 5.4
排名 #224 #222
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 33.3%
不稳定测试 4 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.509 1.808
总成本 $0.021 $0.068
输入价格 $0.140 / 1M $0.435 / 1M
输出价格 $0.280 / 1M $0.870 / 1M
总输入令牌 94,566 124,808
输出令牌 25,426 15,362
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 20.72s 4.24s
响应时间(最大) 387.15s 53.13s
响应时间(总计) 455.81s 93.28s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 1.02T 总计 (42B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#224 DeepSeek V4 Flash 0731

none
成本
$0.004
时间
198.4s
令牌
14,316 tok

#222 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

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 V4 Flash 0731 4.3 10.0 0.0% 0 1.72s 7,275 505 0
MiMo-V2.5-Pro 4.3 7.8 22.2% 1 1.41s 6,559 485 0

快速对比

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