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DeepSeek V4.1 Flash (medium) vs Pareto 26.9 (default)

Pareto 26.9 (default) führt beim Durchschnittsscore mit 8.9 vs 8.7. DeepSeek V4.1 Flash (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.591 vs $1.864. Pareto 26.9 (default) ist schneller mit 28.26s vs 32.88s, mit Erfolgsraten von 73.9% vs 79.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-15

Verglichene Modelle

Rang
#59
Gesamte Ausgabe-Token
444,665
Antwortzeit (Durchschnitt)
32.88s
Gesamtkosten
$0.591
Rang
#55
Gesamte Ausgabe-Token
175,696
Antwortzeit (Durchschnitt)
28.26s
Gesamtkosten
$1.864
Empfohlenes Modell DeepSeek V4.1 Flash (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.7 vs 8.9) und es kostet etwa 3.2x weniger als Pareto 26.9 (default).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash medium Veröffentlichung: 2026-09-10 Pareto 26.9 Pareto 26.9 default Veröffentlichung: 2026-10-15
Punktzahl 8.7 8.9
Rang #59 #55
Zuverlässigkeit 9.6 10.0
Konsistenz 9.3 8.1
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 73.9% 79.7%
Instabile Tests 2 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.757 12.422
Gesamtkosten $0.591 $1.864
Eingabepreis $0.013 / 1M $2.500 / 1M
Ausgabepreis $1.320 / 1M $7.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.013 / 1M $0.250 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 280,643 218,199
Ausgabe-Token 7,342 175,696
Denk-Token 437,323 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 32.88s 28.26s
Antwortzeit (Maximum) 276.31s 151.76s
Antwortzeit (Gesamt) 756.34s 649.90s
Parameter 748B insgesamt (16B 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.

#59 DeepSeek V4.1 Flash

medium
Kosten
$0.014
Zeit
34.7s
Token
11,541 tok

#55 Pareto 26.9

default
Kosten
$0.038
Zeit
109.6s
Token
5,118 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 34.45s 7,509 396 71,345
Pareto 26.9 10.0 10.0 100.0% 0 49.15s 7,419 1,895 0

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