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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) vs GPT-5.5 (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 9.2 vs 9.2 praktisch gleichauf. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.355 vs $4.809. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) ist schneller mit 32.55s vs 39.86s, mit Erfolgsraten von 78.3% vs 88.4%.

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
#33
Gesamte Ausgabe-Token
130,107
Antwortzeit (Durchschnitt)
39.86s
Gesamtkosten
$4.809
Empfohlenes Modell DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.2) und kostet etwa 13.6x weniger als GPT-5.5 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 low Veröffentlichung: 2026-10-18 GPT-5.5 GPT-5.5 medium Veröffentlichung: 2026-04-24
Punktzahl 9.2 9.2
Rang #36 #33
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.0 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 78.3% 88.4%
Instabile Tests 3 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 2.214 25.306
Gesamtkosten $0.355 $4.809
Eingabepreis $0.150 / 1M $5.000 / 1M
Ausgabepreis $0.600 / 1M $30.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 267,122 180,959
Ausgabe-Token 7,369 6,472
Denk-Token 516,113 123,635
Antwortzeit (Durchschnitt) 32.55s 39.86s
Antwortzeit (Maximum) 443.63s 332.10s
Antwortzeit (Gesamt) 748.62s 916.82s
Parameter ~748B insgesamt (~16B aktiv) ~1.5T insgesamt (~100B 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

#33 GPT-5.5

medium
Kosten
$0.112
Zeit
71.9s
Token
3,807 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
GPT-5.5 8.8 7.8 88.9% 1 59.77s 7,305 362 24,959

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