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DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs GLM 5.2 (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.0 vs 8.0 praktisch gleichauf. DeepSeek V4 Flash 0731 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.084 vs $1.188. GLM 5.2 (high) ist schneller mit 69.86s vs 114.94s, mit Erfolgsraten von 75.8% vs 69.7%.

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
#75
Gesamte Ausgabe-Token
364,655
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.86s
Gesamtkosten
$1.188
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Flash 0731 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.0) und kostet etwa 14.2x weniger als GLM 5.2 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high Veröffentlichung: 2026-08-01 GLM 5.2 GLM 5.2 high Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.0 8.0
Rang #74 #75
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.0 8.6
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.8% 69.7%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.956 6.849
Gesamtkosten $0.084 $1.188
Eingabepreis $0.065 / 1M $0.966 / 1M
Ausgabepreis $0.180 / 1M $3.036 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 96,702 83,822
Ausgabe-Token 16,966 72,040
Denk-Token 496,341 292,615
Antwortzeit (Durchschnitt) 114.94s 69.86s
Antwortzeit (Maximum) 600.61s 599.43s
Antwortzeit (Gesamt) 2528.65s 1536.98s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) 744B insgesamt (40B 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

#75 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 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
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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