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DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs Muse Spark 1.3 (low)

Muse Spark 1.3 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 8.2 vs 8.0. DeepSeek V4 Flash 0731 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.084 vs $0.689. Muse Spark 1.3 (low) ist schneller mit 16.03s vs 114.94s, mit Erfolgsraten von 75.8% vs 81.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#74
Gesamte Ausgabe-Token
513,307
Antwortzeit (Durchschnitt)
114.94s
Gesamtkosten
$0.084
Rang
#66
Gesamte Ausgabe-Token
127,711
Antwortzeit (Durchschnitt)
16.03s
Gesamtkosten
$0.689
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Flash 0731 (high)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.0 vs 8.2) und es kostet etwa 8.2x weniger als Muse Spark 1.3 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high Veröffentlichung: 2026-08-01 Muse Spark 1.3 Muse Spark 1.3 low Veröffentlichung: 2026-09-02
Punktzahl 8.0 8.2
Rang #74 #66
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.0 8.1
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.8% 81.8%
Instabile Tests 5 5
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.956 4.594
Gesamtkosten $0.084 $0.689
Eingabepreis $0.065 / 1M $1.250 / 1M
Ausgabepreis $0.180 / 1M $4.250 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 96,702 116,947
Ausgabe-Token 16,966 11,026
Denk-Token 496,341 116,685
Antwortzeit (Durchschnitt) 114.94s 16.03s
Antwortzeit (Maximum) 600.61s 78.72s
Antwortzeit (Gesamt) 2528.65s 352.69s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) ~1T insgesamt (~50B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Geschlossen

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#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

#66 Muse Spark 1.3

low
Kosten
$0.017
Zeit
83.9s
Token
3,959 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 Flash 0731 6.3 6.3 55.6% 1 252.67s 7,044 2,160 191,210
Muse Spark 1.3 8.2 7.2 88.9% 1 20.86s 5,958 795 19,077

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