#60 DeepSeek V4 Pro
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AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Pro vs MiniMax M3 benchmark 对比:MiniMax M3 平均分领先,为 7.6 vs 7.2。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.034 vs $0.131。 DeepSeek V4 Pro 更快,为 6.41s vs 68.17s,通过率为 52.4% vs 65.1%。
推荐模型: DeepSeek V4 Pro - 它的得分接近这里的最高分(7.2 vs 7.6),同时成本比MiniMax M3低约 3.9 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-02
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | MiniMax M3 MiniMax M3 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.2 | 7.6 |
| 排名 | #60 | #42 |
| 可靠性 | 9.9 | 9.6 |
| 一致性 | 8.8 | 7.9 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 52.4% | 65.1% |
| 不稳定测试 | 3 | 5 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.333 | 1.187 |
| 总成本 | $0.034 | $0.131 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $0.300 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $1.200 / 1M |
| 总输入令牌 | 53,558 | 46,546 |
| 输出令牌 | 11,424 | 49,036 |
| 推理令牌 | 0 | 92,543 |
| 响应时间(平均) | 6.41s | 68.17s |
| 响应时间(最大) | 30.09s | 431.03s |
| 响应时间(总计) | 134.66s | 1363.38s |
生成展示
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 | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 1,168 | 0 | |
| MiniMax M3 | 5.5 | 3.7 | 66.7% | 3 | 14.95s | 2,526 | 874 | 3,414 |
| 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 | |
| MiniMax M3 | 6.1 | 6.5 | 55.6% | 1 | 144.74s | 5,804 | 6,223 | 32,667 |
| 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 | 23.74s | 27,529 | 2,235 | 0 | |
| MiniMax M3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.30s | 14,760 | 1,306 | 6,253 |
| 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 | |
| MiniMax M3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 14.92s | 8,088 | 514 | 3,164 |
| 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 | 3.72s | 666 | 24 | 0 | |
| MiniMax M3 | 5.5 | 9.3 | 33.3% | 0 | 233.13s | 869 | 16,254 | 19,070 |
| 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 | |
| MiniMax M3 | 5.1 | 3.4 | 33.3% | 1 | 33.25s | 954 | 2,487 | 2,523 |
| 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 | |
| MiniMax M3 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.14s | 1,623 | 103 | 920 |
| 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 | |
| MiniMax M3 | 7.9 | 9.9 | 66.7% | 0 | 49.91s | 2,079 | 11,946 | 13,761 |
| 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 | |
| MiniMax M3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.91s | 9,168 | 281 | 555 |
| 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 | |
| MiniMax M3 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 100.80s | 675 | 9,048 | 10,216 |
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