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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) vs GLM 5.2 (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.2 vs 8.2 praktisch gleichauf. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.757 vs $1.007. GLM 5.2 (medium) ist schneller mit 26.88s vs 78.20s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 81.2%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#100
Gesamte Ausgabe-Token
1,170,181
Antwortzeit (Durchschnitt)
78.20s
Gesamtkosten
$0.757
Rang
#102
Gesamte Ausgabe-Token
81,020
Antwortzeit (Durchschnitt)
26.88s
Gesamtkosten
$1.007
Empfohlenes Modell GLM 5.2 (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.2) und antwortet etwa 2.9x schneller als DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 max Veröffentlichung: 2026-10-18 GLM 5.2 GLM 5.2 medium Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.2 8.2
Rang #100 #102
Zuverlässigkeit 10.0 9.6
Konsistenz 8.2 8.1
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 81.2%
Instabile Tests 5 4
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 5.041 2.890
Gesamtkosten $0.757 $1.007
Eingabepreis $0.150 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $0.600 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 360,065 227,164
Ausgabe-Token 7,711 20,029
Denk-Token 1,162,470 60,991
Antwortzeit (Durchschnitt) 78.20s 26.88s
Antwortzeit (Maximum) 605.14s 102.40s
Antwortzeit (Gesamt) 1798.65s 591.34s
Parameter ~748B insgesamt (~16B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

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.

#100 DeepSeek V4.1 Flash 1017

max
Kosten
$0.018
Zeit
135.0s
Token
35,163 tok

#102 GLM 5.2

medium
Kosten
$0.041
Zeit
195.8s
Token
9,287 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 5.6 4.2 66.7% 2 199.23s 7,509 111 475,423
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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