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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) vs Muse Wonder (low)

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 9.2 vs 9.1. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.355 vs $2.637. Muse Wonder (low) ist schneller mit 16.00s vs 32.55s, mit Erfolgsraten von 78.3% vs 76.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#36
Gesamte Ausgabe-Token
523,482
Antwortzeit (Durchschnitt)
32.55s
Gesamtkosten
$0.355
Rang
#41
Gesamte Ausgabe-Token
82,847
Antwortzeit (Durchschnitt)
16.00s
Gesamtkosten
$2.637
Empfohlenes Modell DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.2) und kostet etwa 7.4x weniger als Muse Wonder (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 low Veröffentlichung: 2026-10-18 Muse Wonder Muse Wonder low Veröffentlichung: 2026-10-13
Punktzahl 9.2 9.1
Rang #36 #41
Zuverlässigkeit 10.0 9.7
Konsistenz 9.0 9.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 78.3% 76.8%
Instabile Tests 3 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 2.214 15.512
Gesamtkosten $0.355 $2.637
Eingabepreis $0.150 / 1M $4.000 / 1M
Ausgabepreis $0.600 / 1M $20.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.200 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 267,122 244,997
Ausgabe-Token 7,369 11,148
Denk-Token 516,113 71,699
Antwortzeit (Durchschnitt) 32.55s 16.00s
Antwortzeit (Maximum) 443.63s 83.98s
Antwortzeit (Gesamt) 748.62s 367.91s
Parameter ~748B insgesamt (~16B aktiv) ~1T insgesamt (~50B 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.

#36 DeepSeek V4.1 Flash 1017

low
Kosten
$0.006
Zeit
63.8s
Token
11,236 tok

#41 Muse Wonder

low
Kosten
$0.080
Zeit
28.1s
Token
4,067 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 V4.1 Flash 1017 10.0 10.0 100.0% 0 27.01s 7,509 323 45,628
Muse Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 17.81s 7,401 1,050 15,813

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