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DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs GLM 5.1 (medium)

GLM 5.1 (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 7.5 vs 7.4. DeepSeek V4 Flash 0731 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.307 vs $1.066. GLM 5.1 (medium) ist schneller mit 66.38s vs 88.15s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 66.7%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#124
Gesamte Ausgabe-Token
414,035
Antwortzeit (Durchschnitt)
88.15s
Gesamtkosten
$0.307
Rang
#119
Gesamte Ausgabe-Token
248,708
Antwortzeit (Durchschnitt)
66.38s
Gesamtkosten
$1.066
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.4 vs 7.5) und es kostet etwa 3.5x weniger als GLM 5.1 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low Veröffentlichung: 2026-08-01 GLM 5.1 GLM 5.1 medium Veröffentlichung: 2026-04-07
Punktzahl 7.4 7.5
Rang #124 #119
Zuverlässigkeit 10.0 9.2
Konsistenz 8.0 8.4
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 66.7%
Instabile Tests 6 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.840 9.004
Gesamtkosten $0.307 $1.066
Eingabepreis $0.010 / 1M $0.965 / 1M
Ausgabepreis $1.280 / 1M $3.032 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 231,356 331,577
Ausgabe-Token 43,054 17,919
Denk-Token 370,981 230,789
Antwortzeit (Durchschnitt) 88.15s 66.38s
Antwortzeit (Maximum) 438.65s 308.75s
Antwortzeit (Gesamt) 2027.36s 1460.31s
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.

#124 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

#119 GLM 5.1

medium
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 7.3 5.1 77.8% 2 163.31s 5,953 782 86,028
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

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