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DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs Muse Glimmer 30B (xhigh)

Muse Glimmer 30B (xhigh) führt beim Durchschnittsscore mit 8.1 vs 8.0. DeepSeek V4 Flash 0731 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.138 vs $0.510. DeepSeek V4 Flash 0731 (low) ist schneller mit 77.55s vs 95.55s, mit Erfolgsraten von 71.2% vs 69.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-09-24

Verglichene Modelle

Rang
#84
Gesamte Ausgabe-Token
385,989
Antwortzeit (Durchschnitt)
77.55s
Gesamtkosten
$0.138
Rang
#80
Gesamte Ausgabe-Token
446,844
Antwortzeit (Durchschnitt)
95.55s
Gesamtkosten
$0.510
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.0 vs 8.1) und es kostet etwa 3.7x weniger als Muse Glimmer 30B (xhigh).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low Veröffentlichung: 2026-08-01 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B xhigh Veröffentlichung: 2026-08-11
Punktzahl 8.0 8.1
Rang #84 #80
Zuverlässigkeit 10.0 9.9
Konsistenz 8.3 8.6
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.2% 69.7%
Instabile Tests 5 4
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.553 4.883
Gesamtkosten $0.138 $0.510
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.300 / 1M
Ausgabepreis $0.640 / 1M $1.200 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 93,345 110,930
Ausgabe-Token 35,723 116,373
Denk-Token 350,266 330,471
Antwortzeit (Durchschnitt) 77.55s 95.55s
Antwortzeit (Maximum) 438.65s 576.79s
Antwortzeit (Gesamt) 1706.18s 2102.12s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) 30B
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#84 DeepSeek V4 Flash 0731

low
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
Kosten
$0.000
Zeit
78.1s
Token
8,090 tok

#80 Muse Glimmer 30B

xhigh
Kosten
$0.007
Zeit
94.6s
Token
4,318 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 7.3 5.1 77.8% 2 163.31s 5,953 782 86,028
Muse Glimmer 30B 10.0 10.0 100.0% 0 105.91s 7,428 18,697 63,334

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