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

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 8.4 vs 8.2. GLM 5.2 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.398 vs $0.578. GLM 5.2 (medium) ist schneller mit 26.88s vs 118.83s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 81.2%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-01

Verglichene Modelle

Rang
#74
Gesamte Ausgabe-Token
532,511
Antwortzeit (Durchschnitt)
118.83s
Gesamtkosten
$0.578
Rang
#83
Gesamte Ausgabe-Token
81,020
Antwortzeit (Durchschnitt)
26.88s
Gesamtkosten
$0.398
Empfohlenes Modell GLM 5.2 (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.2 vs 8.4) und es antwortet etwa 4.4x schneller als DeepSeek V4 Flash 0731 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high Veröffentlichung: 2026-08-01 GLM 5.2 GLM 5.2 medium Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.4 8.2
Rang #74 #83
Zuverlässigkeit 10.0 9.6
Konsistenz 8.1 8.1
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 81.2%
Instabile Tests 5 4
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 1.069 2.890
Gesamtkosten $0.578 $0.398
Eingabepreis $0.010 / 1M $0.325 / 1M
Ausgabepreis $1.280 / 1M $3.990 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 281,863 227,164
Ausgabe-Token 24,535 20,029
Denk-Token 507,976 60,991
Antwortzeit (Durchschnitt) 118.83s 26.88s
Antwortzeit (Maximum) 600.61s 102.40s
Antwortzeit (Gesamt) 2733.01s 591.34s
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

#83 GLM 5.2

medium
Kosten
$0.041
Zeit
195.8s
Token
9,287 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 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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