#41 DeepSeek V4 Pro
high- Cost
- $0.023
- Time
- 257.6s
- Tokens
- 14,870 tok
AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Pro vs Mercury 2 benchmark 对比:DeepSeek V4 Pro 平均分领先,为 7.6 vs 7.5。 Mercury 2 benchmark 成本更低,为 $0.058 vs $0.157。 Mercury 2 更快,为 2.24s vs 77.20s,通过率为 66.7% vs 54.0%。
推荐模型: Mercury 2 - 它的得分接近这里的最高分(7.5 vs 7.6),同时成本比DeepSeek V4 Pro低约 2.7 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-17
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high | Mercury 2 Mercury 2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.6 | 7.5 |
| 排名 | #41 | #44 |
| 可靠性 | 9.3 | 10.0 |
| 一致性 | 7.0 | 8.8 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 66.7% | 54.0% |
| 不稳定测试 | 8 | 3 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 1.742 | 0.578 |
| 总成本 | $0.157 | $0.058 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $0.250 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $0.750 / 1M |
| 总输入令牌 | 38,726 | 35,116 |
| 输出令牌 | 6,334 | 4,048 |
| 推理令牌 | 159,151 | 61,219 |
| 响应时间(平均) | 77.20s | 2.24s |
| 响应时间(最大) | 416.76s | 14.63s |
| 响应时间(总计) | 1621.17s | 44.72s |
Generation showcase
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 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 V4 Pro | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 | |
| Mercury 2 | 6.9 | 9.9 | 50.0% | 0 | 1.12s | 554 | 2,546 | 2,609 |
| 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 Pro | 6.1 | 4.6 | 66.7% | 2 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 | |
| Mercury 2 | 8.2 | 7.7 | 77.8% | 1 | 2.04s | 7,065 | 296 | 11,328 |
| 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 V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 38.17s | 14,060 | 454 | 5,836 | |
| Mercury 2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.28s | 12,909 | 268 | 4,887 |
| 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 V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.03s | 7,690 | 274 | 2,166 | |
| Mercury 2 | 7.3 | 5.9 | 83.3% | 1 | 1.11s | 6,234 | 183 | 1,656 |
| 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 V4 Pro | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 151.46s | 569 | 4,404 | 50,391 | |
| Mercury 2 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 6.48s | 695 | 41 | 30,754 |
| 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 V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.83s | 471 | 115 | 1,013 | |
| Mercury 2 | 4.8 | 10.0 | 0.0% | 0 | 821ms | 456 | 137 | 542 |
| 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 V4 Pro | 7.8 | 6.6 | 83.3% | 1 | 8.73s | 627 | 66 | 2,726 | |
| Mercury 2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.07s | 340 | 14 | 958 |
| 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 V4 Pro | 6.9 | 4.9 | 77.8% | 2 | 56.85s | 591 | 178 | 2,563 | |
| Mercury 2 | 5.4 | 10.0 | 33.3% | 0 | 949ms | 601 | 361 | 2,781 |
| 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 V4 Pro | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.92s | 8,909 | 295 | 701 | |
| Mercury 2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.89s | 6,080 | 180 | 1,956 |
| 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 V4 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 | |
| Mercury 2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.58s | 182 | 22 | 3,748 |
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