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DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs GPT-5.6 Terra

Der Durchschnittsscore ist mit 5.8 vs 5.8 praktisch gleichauf. DeepSeek V4.1 Flash 1017 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.055 vs $0.377. DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist schneller mit 3.46s vs 4.11s, mit Erfolgsraten von 36.2% vs 40.6%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#296
Gesamte Ausgabe-Token
16,806
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.46s
Gesamtkosten
$0.055
Rang
#297
Gesamte Ausgabe-Token
7,381
Antwortzeit (Durchschnitt)
4.11s
Gesamtkosten
$0.377
Empfohlenes Modell DeepSeek V4.1 Flash 1017

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 6.9x weniger als GPT-5.6 Terra.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 none Veröffentlichung: 2026-10-18 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra none Veröffentlichung: 2026-07-09
Punktzahl 5.8 5.8
Rang #296 #297
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.7 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 36.2% 40.6%
Instabile Tests 1 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.678 7.313
Gesamtkosten $0.055 $0.377
Eingabepreis $0.150 / 1M $2.000 / 1M
Ausgabepreis $0.600 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.200 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $2.500 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 293,927 213,564
Ausgabe-Token 16,806 7,381
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.46s 4.11s
Antwortzeit (Maximum) 43.95s 57.98s
Antwortzeit (Gesamt) 79.48s 94.52s
Parameter ~748B insgesamt (~16B aktiv) ~1T insgesamt (~60B 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.

#296 DeepSeek V4.1 Flash 1017

none
Kosten
$0.001
Zeit
7.1s
Token
2,012 tok

#297 GPT-5.6 Terra

none
Kosten
$0.030
Zeit
14.7s
Token
2,082 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 9.9 33.3% 0 2.38s 7,284 3,922 0
GPT-5.6 Terra 5.5 10.0 33.3% 0 1.00s 7,302 336 0

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