- 排名
- #110
- 总输出令牌
- 35,551
- 响应时间（平均）
- 11.55s
- 总成本
- $0.139
DeepSeek V4 Pro vs MiMo-V2.5-Pro (medium)
平均分几乎持平，为 6.9 vs 6.9。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低，为 $0.139 vs $0.187。 DeepSeek V4 Pro 更快，为 11.55s vs 33.92s，通过率为 51.5% vs 66.7%。
- 排名
- #112
- 总输出令牌
- 146,513
- 响应时间（平均）
- 33.92s
- 总成本
- $0.187
推荐模型
DeepSeek V4 Pro
它在这里得分最高（6.9），同时响应速度比MiMo-V2.5-Pro (medium)快约 2.9 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro medium |
|---|---|---|
| 分数 | 6.9 | 6.9 |
| 排名 | #110 | #112 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.2 |
| 基准测试覆盖率 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 51.5% | 66.7% |
| 不稳定测试 | 4 | 5 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.954 | 3.218 |
| 总成本 | $0.139 | $0.187 |
| 输入价格 | $0.632 / 1M | $0.435 / 1M |
| 输出价格 | $1.264 / 1M | $0.870 / 1M |
| 总输入令牌 | 148,069 | 139,883 |
| 输出令牌 | 35,551 | 15,521 |
| 推理令牌 | 0 | 130,992 |
| 响应时间（平均） | 11.55s | 33.92s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 197.54s |
| 响应时间（总计） | 254.11s | 746.19s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#110 DeepSeek V4 Pro
none
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#112 MiMo-V2.5-Pro
medium
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.26s | 621 | 323 | 1,179 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.2 | 4.7 | 66.7% | 2 | 92.07s | 6,543 | 780 | 51,218 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.9 | 5.9 | 66.7% | 1 | 125.45s | 114,089 | 10,854 | 45,120 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 18.81s | 7,746 | 260 | 8,383 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 37.87s | 630 | 275 | 17,023 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 5.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.02s | 492 | 155 | 163 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.77s | 672 | 82 | 803 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.7 | 7.9 | 55.6% | 1 | 5.31s | 660 | 540 | 2,181 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.87s | 8,220 | 311 | 2,908 |
| 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 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 12.46s | 210 | 1,941 | 2,014 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.6 SolnonevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4mediumDeepSeek V4 PrononevsKAT-Coder-Pro V2.5mediumStep 3.7 FlashhighvsMiMo-V2.5-PromediumGPT-5.5nonevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsQwen3.6 FlashmediumDeepSeek V4 PrononevsQwen3.7 FlashmediumDeepSeek V4 PrononevsStep 3.7 FlashhighSolar Pro 4lowvsMiMo-V2.5-PromediumSeed-2.0-MinimediumvsDeepSeek V4 PrononeDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4lowGemini 3.5 FlashminimalvsMiMo-V2.5-Promedium