#60 DeepSeek V4 Pro
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AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.2 benchmark 对比:GPT-5.2 平均分领先,为 8.4 vs 7.2。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.034 vs $0.548。 DeepSeek V4 Pro 更快,为 6.41s vs 16.88s,通过率为 52.4% vs 71.4%。
推荐模型: DeepSeek V4 Pro - 它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(7.2),成本低于GPT-5.2,响应时间也较均衡。
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 | GPT-5.2 GPT-5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.2 | 8.4 |
| 排名 | #60 | #22 |
| 可靠性 | 9.9 | 10.0 |
| 一致性 | 8.8 | 8.4 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 52.4% | 71.4% |
| 不稳定测试 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.333 | 4.209 |
| 总成本 | $0.034 | $0.548 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $1.750 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $14.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 53,558 | 33,967 |
| 输出令牌 | 11,424 | 2,901 |
| 推理令牌 | 0 | 31,932 |
| 响应时间(平均) | 6.41s | 16.88s |
| 响应时间(最大) | 30.09s | 77.80s |
| 响应时间(总计) | 134.66s | 236.34s |
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 | |
| GPT-5.2 | 6.5 | 8.0 | 58.3% | 1 | 7.81s | 606 | 567 | 2,002 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 22.73s | 7,302 | 511 | 11,912 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 14.06s | 11,019 | 291 | 1,757 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.15s | 7,140 | 234 | 420 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 77.80s | 473 | 42 | 10,342 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 3.7 | 9.7 | 0.0% | 0 | 4.32s | 477 | 162 | 269 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.12s | 660 | 94 | 614 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 7.5 | 7.3 | 77.8% | 1 | 5.80s | 642 | 735 | 924 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 10.30s | 5,453 | 239 | 469 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 28.18s | 195 | 26 | 3,223 |
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