#58 DeepSeek V4 Pro
none
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AI BENCHY 对比
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro vs Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro
摘要
DeepSeek V4 Pro vs MiMo-V2.5-Pro benchmark 对比：MiMo-V2.5-Pro 平均分领先，为 7.4 vs 7.2。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低，为 $0.034 vs $0.106。 DeepSeek V4 Pro 更快，为 6.41s vs 26.13s，通过率为 52.4% vs 68.3%。
推荐模型: DeepSeek V4 Pro - 它的得分接近这里的最高分（7.2 vs 7.4），同时成本比MiMo-V2.5-Pro低约 3.2 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-06-18
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.2 | 7.4 |
| 排名 | #58 | #51 |
| 可靠性 | 9.9 | 10.0 |
| 一致性 | 8.8 | 8.5 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 52.4% | 68.3% |
| 不稳定测试 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.333 | 2.541 |
| 总成本 | $0.034 | $0.106 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $0.435 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $0.870 / 1M |
| 总输入令牌 | 53,558 | 40,854 |
| 输出令牌 | 11,424 | 5,015 |
| 推理令牌 | 0 | 97,742 |
| 响应时间（平均） | 6.41s | 26.13s |
| 响应时间（最大） | 30.09s | 130.77s |
| 响应时间（总计） | 134.66s | 548.65s |
生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#51 MiMo-V2.5-Pro
medium
无效SVG
- 成本
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- 时间
- 300.0s
- 令牌
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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 | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 23.74s | 27,529 | 2,235 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 53.36s | 15,060 | 348 | 11,870 |
| 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
DeepSeek V4 PrononevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用Gemini 3 Flash PreviewlowvsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsStep 3.7 FlashhighDeepSeek V4 PrononevsGLM 5.1mediumGPT-5.3 ChatnonevsMiMo-V2.5-PromediumClaude Sonnet 4.6nonevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsKimi K2.7 CodemediumDeepSeek V4 PrononevsGrok 4.20mediumClaude Opus 4.8nonevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 ProhighvsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsGemini 3 Flash PreviewlowSeed-2.0-MinimediumvsDeepSeek V4 Pronone