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DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs GLM 5.3 Flash (high)

DeepSeek V4 Flash 0731 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 7.4 vs 7.3. GLM 5.3 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.084 vs $0.307. GLM 5.3 Flash (high) ist schneller mit 29.11s 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
#132
Gesamte Ausgabe-Token
99,340
Antwortzeit (Durchschnitt)
29.11s
Gesamtkosten
$0.084
Empfohlenes Modell GLM 5.3 Flash (high)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.3 vs 7.4) und es kostet etwa 3.7x weniger als DeepSeek V4 Flash 0731 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low Veröffentlichung: 2026-08-01 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 7.4 7.3
Rang #124 #132
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.0 8.6
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 0.426
Gesamtkosten $0.307 $0.084
Eingabepreis $0.010 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $1.280 / 1M $0.500 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 231,356 225,013
Ausgabe-Token 43,054 12,197
Denk-Token 370,981 87,143
Antwortzeit (Durchschnitt) 88.15s 29.11s
Antwortzeit (Maximum) 438.65s 163.41s
Antwortzeit (Gesamt) 2027.36s 669.54s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) 320B insgesamt (18B 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

#132 GLM 5.3 Flash

high
Kosten
$0.003
Zeit
186.7s
Token
10,486 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 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

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