DeepSeek Harness vs. Opencode
Vergleich von DeepSeek Harness und Opencode im Artificial Analysis Coding Agent Index, einschließlich Benchmark-Werten, Kosten, Ausführungszeit und Tokenverbrauch.
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vs
Vergleich
Direkter Vergleich von DeepSeek Harness und Opencode.
Programmieragenten-Vergleich
Metrik | Analyse | ||
|---|---|---|---|
Agent-Harness | DeepSeek Harness | Opencode | |
Repräsentatives Modell | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | GLM-5.3 | |
Coding Agent Index | 46 | 49 | Opencode hat einen höheren Coding Agent Index als DeepSeek Harness |
FrontierCode v1.1 | 47% | 48% | Opencode hat einen höheren FrontierCode v1.1-Wert als DeepSeek Harness |
Terminal-Bench 4.0 | 31% | 40% | Opencode hat einen höheren Terminal-Bench 4.0-Wert als DeepSeek Harness |
SWE-Atlas-QnA-AA | 62% | 59% | DeepSeek Harness hat einen höheren SWE-Atlas-QnA-AA-Wert als Opencode |
Kosten pro Aufgabe | 0,30 $ | 5,23 $ | DeepSeek Harness hat geringere Kosten pro Aufgabe als Opencode |
Zeit pro Aufgabe | 21,4 Min. | 56,2 Min. | DeepSeek Harness hat eine geringere Zeit pro Aufgabe als Opencode |
Runden pro Aufgabe | 101,5 | 111,5 | DeepSeek Harness hat weniger Runden pro Aufgabe als Opencode |
Token-Nutzung pro Aufgabe | 16,7 Mio. | 15,9 Mio. | Opencode hat eine geringere Token-Nutzung pro Aufgabe als DeepSeek Harness |
Cache-Trefferquote | 97 % | 95 % | DeepSeek Harness hat eine höhere Cache-Trefferquote als Opencode |
Modellvarianten
Bewertete Modellvarianten für DeepSeek Harness und Opencode.
Modellvarianten
46 | 47% | 31% | 62% | 0,30 $ | 21,4 Min. | 16,7 Mio. | ||
49 | 48% | 40% | 59% | 5,23 $ | 56,2 Min. | 15,9 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