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DeepSeek V3.2 vs GPT-5.4 Nano

Der Durchschnittsscore ist mit 4.6 vs 4.6 praktisch gleichauf. GPT-5.4 Nano hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.068 vs $0.119. GPT-5.4 Nano ist schneller mit 4.42s vs 22.44s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 26.1%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#351
Gesamte Ausgabe-Token
57,866
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.44s
Gesamtkosten
$0.119
Rang
#352
Gesamte Ausgabe-Token
14,894
Antwortzeit (Durchschnitt)
4.42s
Gesamtkosten
$0.068
Empfohlenes Modell GPT-5.4 Nano

Es hat hier die beste Punktzahl (4.6) und kostet etwa 1.7x weniger als DeepSeek V3.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none Veröffentlichung: 2026-03-17
Punktzahl 4.6 4.6
Rang #351 #352
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 8.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 26.1%
Instabile Tests 5 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.943 1.699
Gesamtkosten $0.119 $0.068
Eingabepreis $0.280 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $0.420 / 1M $1.250 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.028 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 342,158 246,687
Ausgabe-Token 32,853 14,894
Denk-Token 25,013 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.44s 4.42s
Antwortzeit (Maximum) 122.50s 45.38s
Antwortzeit (Gesamt) 516.03s 101.75s
Parameter 671B insgesamt (37B aktiv) ~120B insgesamt (~5B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#351 DeepSeek V3.2

none
Kosten
$0.002
Zeit
7.0s
Token
1,046 tok

#352 GPT-5.4 Nano

none
Kosten
$0.008
Zeit
46.1s
Token
5,735 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
GPT-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0

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