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DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs Hy4

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 $0.114. DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist schneller mit 3.46s vs 5.87s, mit Erfolgsraten von 36.2% vs 40.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#326
Gesamte Ausgabe-Token
16,806
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.46s
Gesamtkosten
$0.055
Rang
#337
Gesamte Ausgabe-Token
12,248
Antwortzeit (Durchschnitt)
5.87s
Gesamtkosten
$0.114
Empfohlenes Modell DeepSeek V4.1 Flash 1017

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 2.1x weniger als Hy4.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 none Veröffentlichung: 2026-10-18 Hy4 Hy4 none Veröffentlichung: 2026-11-04
Punktzahl 5.8 5.7
Rang #326 #337
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.7 9.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 36.2% 40.6%
Instabile Tests 1 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.678 1.263
Gesamtkosten $0.055 $0.114
Eingabepreis $0.150 / 1M $0.417 / 1M
Ausgabepreis $0.600 / 1M $1.251 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.021 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 293,927 235,746
Ausgabe-Token 16,806 12,248
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.46s 5.87s
Antwortzeit (Maximum) 43.95s 75.59s
Antwortzeit (Gesamt) 79.48s 135.00s
Parameter ~748B insgesamt (~16B aktiv) ~770B insgesamt (~49B 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.

#326 DeepSeek V4.1 Flash 1017

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

#337 Hy4

none
Kosten
$0.004
Zeit
22.4s
Token
2,679 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
Hy4 5.5 10.0 33.3% 0 1.68s 7,554 341 0

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