- 排名
- #154
- 总输出令牌
- 35,547
- 响应时间（平均）
- 11.71s
- 总成本
- $0.208
DeepSeek V4 Pro vs Mercury 2.5 (medium)
平均分几乎持平，为 6.8 vs 6.8。 Mercury 2.5 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.022 vs $0.208。 Mercury 2.5 (medium) 更快，为 3.19s vs 11.71s，通过率为 47.0% vs 65.2%。
已对比模型
- 排名
- #157
- 总输出令牌
- 120,129
- 响应时间（平均）
- 3.19s
- 总成本
- $0.022
推荐模型
Mercury 2.5 (medium)
它在这里得分最高（6.8），同时成本比DeepSeek V4 Pro低约 9.6 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | Mercury 2.5 Mercury 2.5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 6.8 | 6.8 |
| 排名 | #154 | #157 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.8 |
| 一致性 | 8.6 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.0% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.061 | 0.181 |
| 总成本 | $0.208 | $0.022 |
| 输入价格 | $0.947 / 1M | $0.040 / 1M |
| 输出价格 | $1.893 / 1M | $0.150 / 1M |
| 总输入令牌 | 148,078 | 91,402 |
| 输出令牌 | 35,547 | 3,138 |
| 推理令牌 | 0 | 116,991 |
| 响应时间（平均） | 11.71s | 3.19s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 9.87s |
| 响应时间（总计） | 257.67s | 70.18s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | ~100B |
| 开放状态 | 开源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#154 DeepSeek V4 Pro
none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#157 Mercury 2.5
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 3.8s
- 令牌
- 3,386 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 V4 Pro | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 1,168 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.28s | 773 | 192 | 7,122 |
| 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 | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 13.38s | 7,275 | 5,500 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 5.0 | 5.1 | 44.5% | 2 | 3.70s | 7,807 | 488 | 21,857 |
| 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 | 7.9 | 6.9 | 66.7% | 1 | 71.59s | 122,040 | 26,362 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 9.23s | 62,336 | 1,073 | 34,370 |
| 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 | 4.61s | 7,568 | 200 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.57s | 8,385 | 582 | 9,343 |
| 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.91s | 675 | 20 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 4.39s | 852 | 59 | 19,837 |
| 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 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.05s | 471 | 126 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 4.4 | 9.9 | 0.0% | 0 | 1.60s | 528 | 98 | 2,364 |
| 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 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 4.12s | 627 | 713 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 6.4 | 6.0 | 66.7% | 1 | 1.07s | 520 | 55 | 2,344 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.61s | 594 | 442 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.93s | 766 | 290 | 7,721 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.40s | 8,105 | 328 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.35s | 9,203 | 269 | 4,641 |
| 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 | 5.76s | 183 | 688 | 0 | |
| Mercury 2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.30s | 232 | 32 | 7,392 |
快速对比
切换对比组合
Gemini 3 Flash PreviewnonevsMercury 2.5mediumMercury 2.5mediumvsGLM 5.3lowMercury 2.5mediumvsGLM 5.2noneDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4mediumDeepSeek V4 PrononevsGLM 5.3lowDeepSeek V4 PrononevsMiMo-V2.5-PromediumMercury 2.5mediumvsKAT-Coder-Pro V2.5noneDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4lowDeepSeek V4 PrononevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用Seed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 PrononeDeepSeek V4 PrononevsStep 3.7 FlashhighMercury 2.5mediumvsSolar Pro 4low