#80 DeepSeek V4 Pro
high- খরচ
- $0.023
- সময়
- 257.6s
- টোকেন
- 14,870 tok
DeepSeek
প্রকাশ: 2026-04-24
পরীক্ষিত হয়েছে: 2026-05-22 00:54
deepseek/deepseek-v4-pro::high
1.6T মোট (49B সক্রিয়)MoEউন্মুক্ত উৎস
(high)
(none)
সারাংশ
DeepSeek V4 Pro AI BENCHY-তে 6.6 স্কোর করে এবং #80 স্থানে আছে। এর reliability 9.0, pass rate 66.7%, মোট খরচ $0.212, এবং গড় response time 58.93s.
DeepSeek V4 Pro কে আলাদা করে যা: এটি সমন্বিত-তে সবচেয়ে ভালোভাবে নজর কাড়ে, যেখানে এর rank #1; আর কোডিং এর দুর্বলতম ক্ষেত্র, rank #18.
মডেলের তথ্য
গবেষণার তারিখ: 2026-08-12
- প্যারামিটার
- 1.6T মোট (49B সক্রিয়)
- আর্কিটেকচার
- MoE
- উপলভ্যতা
- উন্মুক্ত উৎস
- লাইসেন্স
- MIT
6.6
ধারাবাহিকতা
8.3
$0.212
মোট আউটপুট টোকেন
65,985
মোট ইনপুট টোকেন
0
ইনপুট মূল্য
$0.435 / 1M
আউটপুট মূল্য
$0.870 / 1M
অস্থির টেস্ট
4
অস্থির টেস্টে রানভেদে মিশ্র ফল হয়েছে (কমপক্ষে একটি পাস এবং একটি ফেল)।
58.93s
প্রতিক্রিয়া সময় (সর্বোচ্চ): 358.35s
প্রতিক্রিয়া সময় (মোট): 1119.75s
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
রান ইতিহাস
| পরীক্ষিত হয়েছে | স্কোর | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | মোট খরচ | তুলনা করুন |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 03:17 পুনরায় পরীক্ষা | 7.7 | 10.0 | $0.555 ↑ | তুলনা করুন | |
| 2026-07-16 23:19 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 7.7 | 10.0 | $0.200 | তুলনা করুন | |
| 2026-06-16 15:31 পুনরায় পরীক্ষা | 7.6 | 9.3 | $0.157 | তুলনা করুন | |
| 2026-06-16 14:47 স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 8.1 | 9.6 | $0.098 | তুলনা করুন | |
| 2026-06-04 14:38 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 6.0 | 8.9 | $0.079 ↓ | তুলনা করুন | |
| 2026-05-22 00:54 স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 6.6 | 9.0 | $0.212 | বর্তমান রান | |
| 2026-04-29 14:47 পুনরায় পরীক্ষা | 7.5 | 9.3 | $0.209 | তুলনা করুন | |
| 2026-04-26 10:50 পুনরায় পরীক্ষা | 7.5 | 8.4 | $0.201 | তুলনা করুন | |
| 2026-04-25 21:53 প্রথম রান | 8.2 | প্রযোজ্য নয় | $0.329 | তুলনা করুন |
এই রানটি ভিন্ন একটি বেঞ্চমার্ক স্যুইট ব্যবহার করেছে। ঐতিহাসিক পরিবর্তন পড়ার সময় স্যুইট পরিবর্তনও মাথায় রাখুন।
রান তুলনা
| রান | বেঞ্চমার্ক কভারেজ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | অস্থির টেস্ট | মোট আউটপুট টোকেন | মোট ইনপুট টোকেন | মোট খরচ | প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-05-22 00:54 · স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 60/60 প্রচেষ্টা | 6.6 | 8.3 | 9.0 | 11/20 | 4 | 65,985 | 0 | $0.212 | 58.93s |
| 2026-04-26 10:50 · পুনরায় পরীক্ষা | 54/54 প্রচেষ্টা | 7.5 | 8.0 | 8.4 | 11/18 | 4 | 57,875 | 0 | $0.201 | 60.02s |
| পার্থক্য | — | -0.9 | +0.3 | +0.6 | 0 | 0 | +8110 | 0 | +$0.012 | -1083ms |
বেঞ্চমার্ক কভারেজ আলাদা: 60/60 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি) বনাম 54/54 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি)। মোট মান ও পুনরাবৃত্তি-সংবেদনশীল মেট্রিক সরাসরি তুলনাযোগ্য নয়।
এই দুই রান ভিন্ন বেঞ্চমার্ক স্যুইট ব্যবহার করেছে, তাই পার্থক্যগুলোতে মডেল পরিবর্তন এবং স্যুইট পরিবর্তন দুটোই ধরা পড়ে।
চার্ট
প্রথম মডেলটি নির্বাচন করুন, তারপর দ্বিতীয় মডেলে ক্লিক করে পাশাপাশি তুলনা পৃষ্ঠা খুলুন।
স্কোর অনুযায়ী শীর্ষ মডেল
স্কোর vs মোট খরচ
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
স্কোর vs প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
মোট আউটপুট টোকেন
স্কোর vs মোট আউটপুট টোকেন
দ্রুত তুলনা
DeepSeek V4 ProhighvsClaude Opus 4.6mediumDeepSeek V4 ProhighvsDeepSeek V4 Flash 0423highDeepSeek V4 ProhighvsSeed-2.0-CodelowDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.6 LunahighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumDeepSeek V4 ProhighvsSolar Pro 4xhighDeepSeek V4 ProhighvsQwen3.7 FlashhighDeepSeek V4 ProhighvsNemotron 3 Ultramediumবিনামূল্যে উপলভ্যDeepSeek V4 ProhighvsClaude Opus 4.8lowDeepSeek V4 ProhighvsClaude Opus 5none
বিভাগভিত্তিক বিশ্লেষণ
| বিভাগ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | সঠিক টেস্ট |
|---|---|---|---|
| অ্যান্টি-এআই কৌশল | 7.4 | 10.0 | |
| কোডিং | 2.8 | 5.0 | |
| সমন্বিত | 10.0 | 10.0 | |
| ডেটা পার্সিং ও নিষ্কাশন | 8.8 | 10.0 | |
| ডোমেইন-নির্দিষ্ট | 3.0 | 6.9 | |
| Sadharon Buddhimotta | 6.1 | 3.1 | |
| নির্দেশনা অনুসরণ | 10.0 | 10.0 | |
| ধাঁধা সমাধান | 7.4 | 7.2 | |
| টুল কলিং | 10.0 | 10.0 | |
| সাধারণ জ্ঞান | 3.0 | 10.0 |