DeepSeek Harness vs. GitHub Copilot

Vergleich von DeepSeek Harness und GitHub Copilot im Artificial Analysis Coding Agent Index, einschließlich Benchmark-Werten, Kosten, Ausführungszeit und Tokenverbrauch.

Einzelheiten zu unserer Methodik finden Sie auf unserer Methodikseite.

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vs
Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0 · Higher is better
Average agent wall time per task · Lower is better
Average API cost per task (USD) · Lower is better

Vergleich

Direkter Vergleich von DeepSeek Harness und GitHub Copilot.

Programmieragenten-Vergleich

Metrik
DeepSeek Harness
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)
GitHub Copilot
Copilot Fusion (Max)
Analyse
Agent-Harness
DeepSeek Harness
GitHub Copilot
Repräsentatives Modell
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)
Copilot Fusion (Max)
Coding Agent Index
46
60
GitHub Copilot hat einen höheren Coding Agent Index als DeepSeek Harness
FrontierCode v1.1
47%
51%
GitHub Copilot hat einen höheren FrontierCode v1.1-Wert als DeepSeek Harness
Terminal-Bench 4.0
31%
71%
GitHub Copilot hat einen höheren Terminal-Bench 4.0-Wert als DeepSeek Harness
SWE-Atlas-QnA-AA
62%
57%
DeepSeek Harness hat einen höheren SWE-Atlas-QnA-AA-Wert als GitHub Copilot
Kosten pro Aufgabe
0,30 $
5,59 $
DeepSeek Harness hat geringere Kosten pro Aufgabe als GitHub Copilot
Zeit pro Aufgabe
21,4 Min.
36,1 Min.
DeepSeek Harness hat eine geringere Zeit pro Aufgabe als GitHub Copilot
Runden pro Aufgabe
101,5
171
DeepSeek Harness hat weniger Runden pro Aufgabe als GitHub Copilot
Token-Nutzung pro Aufgabe
16,7 Mio.
7,3 Mio.
GitHub Copilot hat eine geringere Token-Nutzung pro Aufgabe als DeepSeek Harness
Cache-Trefferquote
97 %
97 %
GitHub Copilot hat eine höhere Cache-Trefferquote als DeepSeek Harness

Modellvarianten

Bewertete Modellvarianten für DeepSeek Harness und GitHub Copilot.

Modellvarianten

DeepSeek Harness
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)
46
47%
31%
62%
0,30 $
21,4 Min.
16,7 Mio.
GitHub Copilot
Copilot Fusion (Max)
60
51%
71%
57%
5,59 $
36,1 Min.
7,3 Mio.

Leistung

Leistung im Artificial Analysis Coding Agent Index.

Artificial Analysis Coding Agent Index

Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0 incorporates 3 benchmarks: FrontierCode v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA-AA · Higher is better
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Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. durchschnittliche Pay-per-Token-API-Kosten pro Aufgabe (USD)
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Most attractive quadrant
Pareto line

Token-Nutzung

Token-Verbrauch im Artificial Analysis Coding Agent Index.

Token-Nutzung pro Aufgabe

Durchschnittliche Eingabe-, Cache- und Ausgabe-Tokens pro Aufgabe
Die Trefferquoten des Prompt-Caches können je nach Anbieter-Routing erheblich variieren und dadurch die effektiven Kosten deutlich verändern.

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Gesamt-Tokens

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. durchschnittliche Gesamt-Tokens pro Aufgabe
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Most attractive quadrant

Kosten

Pay-per-Token-API-Kosten im Artificial Analysis Coding Agent Index, basierend auf den aktuellen Preisen pro Token.

Kosten pro Aufgabe

Average pay-per-token API cost per task (USD) · Lower is better
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Ausführungszeit

Aktive Agent-Laufzeit im Artificial Analysis Coding Agent Index.

Zeit pro Aufgabe

Average agent wall time per task · Lower is better
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Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Ausführungszeit

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. durchschnittliche Agent-Laufzeit pro Aufgabe
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Most attractive quadrant