DeepSeek V3 (Dec '24) 对比 Nex-N2-Pro (Based on Qwen3.5-397B-A17B)
DeepSeek V3 (Dec '24) vs Nex-N2-Pro (Based on Qwen3.5-397B-A17B). 要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
DeepSeekDeepSeek V3 (Dec '24)远离帕累托前沿
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 8.50
- 基准测试费用（美元）
- $25.4
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 28.20
- 基准测试费用（美元）
- -
这个模型系列的常见写法：深度求索。
结论
比较数据不完整
要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
| 指标 | DeepSeek V3 (Dec '24) | Nex-N2-Pro (Based on Qwen3.5-397B-A17B) | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 8.5 | 28.2 | +231.8% Nex-N2-Pro (Based on … 智能高 3.3 倍 |
| AA 总成本（越低越好） | $25.37 | 未公布 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 13.78s | 未公布 | — 无法比较 |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.32 / $0.89 | — | |
| 输入类型 | 文本 | 文字、图像 |
一对一对比