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DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs GPT-5 Nano (medium)

DeepSeek V4.1 Flash 1017 führt beim Durchschnittsscore mit 5.8 vs 5.7. DeepSeek V4.1 Flash 1017 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.055 vs $0.159. DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist schneller mit 3.46s vs 56.55s, mit Erfolgsraten von 36.2% vs 53.6%.

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
#302
Gesamte Ausgabe-Token
307,921
Antwortzeit (Durchschnitt)
56.55s
Gesamtkosten
$0.159
Empfohlenes Modell DeepSeek V4.1 Flash 1017

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 2.9x weniger als GPT-5 Nano (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 none Veröffentlichung: 2026-10-18 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium Veröffentlichung: 2025-08-07
Punktzahl 5.8 5.7
Rang #296 #302
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.7 6.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 36.2% 53.6%
Instabile Tests 1 10
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.678 1.737
Gesamtkosten $0.055 $0.159
Eingabepreis $0.150 / 1M $0.050 / 1M
Ausgabepreis $0.600 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.005 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 293,927 314,436
Ausgabe-Token 16,806 13,578
Denk-Token 0 294,343
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.46s 56.55s
Antwortzeit (Maximum) 43.95s 227.89s
Antwortzeit (Gesamt) 79.48s 961.32s
Parameter ~748B insgesamt (~16B 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.

#296 DeepSeek V4.1 Flash 1017

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

#302 GPT-5 Nano

medium
Kosten
$0.006
Zeit
108.5s
Token
13,209 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 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152

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