DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) बनाम North Mini Code

DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs North Mini Code. बुद्धिमत्ता और लागत का विश्वसनीय निष्कर्ष निकालने के लिए दोनों मॉडलों के बुद्धिमत्ता स्कोर और बेंचमार्क चलाने की लागत चाहिए। अनुपलब्ध डेटा प्रदर्शन का निर्णय नहीं है।

इस मॉडल परिवार के नाम की आम वर्तनियाँ: डीपसीक / डीप सीक।

निष्कर्ष

तुलना के लिए डेटा अधूरा है

बुद्धिमत्ता और लागत का विश्वसनीय निष्कर्ष निकालने के लिए दोनों मॉडलों के बुद्धिमत्ता स्कोर और बेंचमार्क चलाने की लागत चाहिए। अनुपलब्ध डेटा प्रदर्शन का निर्णय नहीं है।

मापदंडDeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort)North Mini Codeअंतर
बुद्धिमत्ता (उच्चतर बेहतर है)30.912.8−58.6% North Mini Code 58.6% कम बुद्धिमान है
AA की कुल लागत (कम बेहतर है)$277.30जानकारी उपलब्ध नहीं— तुलना संभव नहीं
अंत-से-अंत समय (कम बेहतर है)64.98s56.14s−13.6% North Mini Code 13.6% तेज़ है
मूल्य प्रति 1M टोकन (अंदर/बाहर)$0.43 / $0.87$0.00 / $0.00
इनपुट के प्रकारजानकारी उपलब्ध नहींजानकारी उपलब्ध नहीं
आमने-सामने तुलना

किसी और चीज़ की तुलना करें

एजेंट: Accept: text/markdown or ?format=md इस पृष्ठ को Markdown के रूप में लौटाता है। JSON: /api/v1/compare/deepseek-v4-pro-0424/north-mini-code · Markdown: /api/v1/compare/deepseek-v4-pro-0424/north-mini-code?format=md · llms.txt · एजेंट कौशल