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DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs Step 3.7 Flash (medium)

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 8.0 vs 7.9. DeepSeek V4 Flash 0731 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.084 vs $0.495. Step 3.7 Flash (medium) ist schneller mit 23.51s vs 114.94s, mit Erfolgsraten von 75.8% vs 68.2%.

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
#80
Gesamte Ausgabe-Token
409,709
Antwortzeit (Durchschnitt)
23.51s
Gesamtkosten
$0.495
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Flash 0731 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.0) und kostet etwa 5.9x weniger als Step 3.7 Flash (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high Veröffentlichung: 2026-08-01 Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash medium Veröffentlichung: 2026-05-29
Punktzahl 8.0 7.9
Rang #74 #80
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.0 8.9
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.8% 68.2%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.956 3.801
Gesamtkosten $0.084 $0.495
Eingabepreis $0.065 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $0.180 / 1M $1.150 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 96,702 114,191
Ausgabe-Token 16,966 409,709
Denk-Token 496,341 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 114.94s 23.51s
Antwortzeit (Maximum) 600.61s 152.83s
Antwortzeit (Gesamt) 2528.65s 517.21s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) 198B insgesamt (11B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

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

#80 Step 3.7 Flash

medium
Kosten
$0.006
Zeit
46.2s
Token
4,466 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
Step 3.7 Flash 8.8 7.8 88.9% 1 27.42s 7,437 44,797 0

Schnellvergleich

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