벤치마크, 가격, 컨텍스트 길이 및 기타 모델 기능을 포함한 주요 지표로 DeepSeek의 DeepSeek V4 Flash 0423 및 Xiaomi의 MiMo-V2.5 모델을 비교하십시오. 두 모델 모두 및 수백 개의 다른 모델을 OpenRouter API를 통해 이용할 수 있습니다.
| 속성 | DeepSeek V4 Flash 0423 | MiMo-V2.5 |
|---|---|---|
| 입력 가격 | US$0.05/M tokens | US$0.119/M tokens |
| 출력 가격 | US$0.45/M tokens | US$0.238/M tokens |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 토큰 | 1,050,000 토큰 |
| 지능 지수 | 사용 불가 | 사용 불가 |
| 코딩 지수 | 52.0 | 56.8 |
| 에이전트 지수 | 26.3 | 15.8 |
| 지연 시간 (p50) | 0.55초 | 사용 불가 |
| 처리량 (p50) | 79.0 tok/s | 사용 불가 |
| 제공업체 | DeepSeek | Xiaomi |
| 모델 페이지 | DeepSeek V4 Flash 0423 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 | MiMo-V2.5 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 |
벤치마크 데이터 업데이트됨
DeepSeek V4 Flash 0423와 MiMo-V2.5는 가격 면에서 장단점이 있으며, DeepSeek V4 Flash 0423의 비용은 입력 US$0.05/M tokens, 출력 US$0.45/M tokens이고 MiMo-V2.5의 비용은 입력 US$0.119/M tokens, 출력 US$0.238/M tokens이므로 입력 토큰은 DeepSeek V4 Flash 0423, 출력 토큰은 MiMo-V2.5 쪽이 더 저렴합니다.
MiMo-V2.5의 컨텍스트 윈도는 1,050,000토큰으로, DeepSeek V4 Flash 0423의 1,048,576토큰보다 깁니다.
MiMo-V2.5의 Artificial Analysis 코딩 지수는 56.8로, DeepSeek V4 Flash 0423의 52.0보다 높아 코딩에서 더 높은 점수를 기록합니다.