#113 DeepSeek V4 Pro
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AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Pro vs Mercury 2 benchmark 对比:Mercury 2 平均分领先,为 6.6 vs 5.7。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.025 vs $0.058。 Mercury 2 更快,为 2.24s vs 12.38s,通过率为 42.9% vs 54.0%。
推荐模型: Mercury 2 - 它在这里得分最高(6.6),同时响应速度比DeepSeek V4 Pro快约 5.5 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-04
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | Mercury 2 Mercury 2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 5.7 | 6.6 |
| 排名 | #113 | #81 |
| 可靠性 | 8.5 | 10.0 |
| 一致性 | 8.5 | 8.8 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 42.9% | 54.0% |
| 不稳定测试 | 4 | 3 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.660 | 0.578 |
| 总成本 | $0.025 | $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 | 44,845 | 35,116 |
| 输出令牌 | 5,349 | 4,048 |
| 推理令牌 | 0 | 61,219 |
| 响应时间(平均) | 12.38s | 2.24s |
| 响应时间(最大) | 58.65s | 14.63s |
| 响应时间(总计) | 260.06s | 44.72s |
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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 | 3.5 | 8.0 | 16.7% | 1 | 14.02s | 540 | 704 | 0 | |
| 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 | 4.6 | 7.9 | 22.2% | 1 | 6.11s | 7,279 | 531 | 0 | |
| 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 | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.49s | 20,773 | 1,911 | 0 | |
| 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 | 6.9 | 5.8 | 66.7% | 1 | 30.54s | 5,633 | 170 | 0 | |
| 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 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.17s | 666 | 18 | 0 | |
| 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 | 4.3 | 9.9 | 0.0% | 0 | 3.75s | 471 | 132 | 0 | |
| 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 | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.23s | 627 | 64 | 0 | |
| 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 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 15.95s | 594 | 173 | 0 | |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.92s | 8,079 | 219 | 0 | |
| 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 | 15.59s | 183 | 1,427 | 0 | |
| Mercury 2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.58s | 182 | 22 | 3,748 |
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