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

Der Durchschnittsscore ist mit 8.0 vs 8.0 praktisch gleichauf. DeepSeek V4 Flash 0731 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.044 vs $1.188. GLM 5.2 (high) ist schneller mit 69.86s vs 77.55s, mit Erfolgsraten von 71.2% vs 69.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-09-10

Verglichene Modelle

Rang
#73
Gesamte Ausgabe-Token
385,989
Antwortzeit (Durchschnitt)
77.55s
Gesamtkosten
$0.044
Rang
#75
Gesamte Ausgabe-Token
364,655
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.86s
Gesamtkosten
$1.188
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.0) und kostet etwa 27.1x weniger als GLM 5.2 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low Veröffentlichung: 2026-08-01 GLM 5.2 GLM 5.2 high Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.0 8.0
Rang #73 #75
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.3 8.6
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.2% 69.7%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.553 6.849
Gesamtkosten $0.044 $1.188
Eingabepreis $0.065 / 1M $0.966 / 1M
Ausgabepreis $0.180 / 1M $3.036 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 93,345 83,822
Ausgabe-Token 35,723 72,040
Denk-Token 350,266 292,615
Antwortzeit (Durchschnitt) 77.55s 69.86s
Antwortzeit (Maximum) 438.65s 599.43s
Antwortzeit (Gesamt) 1706.18s 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.

#73 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

#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 7.3 5.1 77.8% 2 163.31s 5,953 782 86,028
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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