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DeepSeek V4.1 Flash (high) vs DeepSeek V4 Flash 0731 (high)

DeepSeek V4.1 Flash (high) führt beim Durchschnittsscore mit 8.5 vs 8.0. DeepSeek V4 Flash 0731 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.084 vs $0.287. DeepSeek V4.1 Flash (high) ist schneller mit 32.78s vs 114.94s, mit Erfolgsraten von 74.2% vs 75.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-09-10

Verglichene Modelle

Rang
#52
Gesamte Ausgabe-Token
452,940
Antwortzeit (Durchschnitt)
32.78s
Gesamtkosten
$0.287
Rang
#74
Gesamte Ausgabe-Token
513,307
Antwortzeit (Durchschnitt)
114.94s
Gesamtkosten
$0.084
Empfohlenes Modell DeepSeek V4.1 Flash (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.5) und antwortet etwa 3.5x schneller als DeepSeek V4 Flash 0731 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash high Veröffentlichung: 2026-09-10 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high Veröffentlichung: 2026-08-01
Punktzahl 8.5 8.0
Rang #52 #74
Zuverlässigkeit 9.6 10.0
Konsistenz 8.9 8.0
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 74.2% 75.8%
Instabile Tests 3 5
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 1.912 0.956
Gesamtkosten $0.287 $0.084
Eingabepreis $0.150 / 1M $0.065 / 1M
Ausgabepreis $0.600 / 1M $0.180 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 100,111 96,702
Ausgabe-Token 6,642 16,966
Denk-Token 446,298 496,341
Antwortzeit (Durchschnitt) 32.78s 114.94s
Antwortzeit (Maximum) 205.53s 600.61s
Antwortzeit (Gesamt) 721.15s 2528.65s
Parameter 748B insgesamt (16B aktiv) 284B insgesamt (13B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#52 DeepSeek V4.1 Flash

high
Kosten
$0.035
Zeit
111.0s
Token
29,201 tok

#74 DeepSeek V4 Flash 0731

high
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
Kosten
$0.000
Zeit
187.3s
Token
19,048 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 10.0 10.0 100.0% 0 49.19s 7,509 376 108,285
DeepSeek V4 Flash 0731 6.3 6.3 55.6% 1 252.67s 7,044 2,160 191,210

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