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DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs Qwen3.7 Flash (low)

DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 7.8 vs 7.7. Qwen3.7 Flash (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.053 vs $0.462. Qwen3.7 Flash (low) ist schneller mit 41.03s vs 94.16s, mit Erfolgsraten von 72.5% vs 68.1%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#110
Gesamte Ausgabe-Token
577,214
Antwortzeit (Durchschnitt)
94.16s
Gesamtkosten
$0.462
Rang
#114
Gesamte Ausgabe-Token
331,107
Antwortzeit (Durchschnitt)
41.03s
Gesamtkosten
$0.053
Empfohlenes Modell Qwen3.7 Flash (low)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.7 vs 7.8) und es kostet etwa 8.8x weniger als DeepSeek V4 Flash 0731 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 medium Veröffentlichung: 2026-08-01 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash low Veröffentlichung: 2026-07-28
Punktzahl 7.8 7.7
Rang #110 #114
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.2 8.1
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 72.5% 68.1%
Instabile Tests 8 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.176 0.439
Gesamtkosten $0.462 $0.053
Eingabepreis $0.010 / 1M $0.030 / 1M
Ausgabepreis $1.280 / 1M $0.130 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 274,189 318,058
Ausgabe-Token 66,689 16,035
Denk-Token 510,525 315,072
Antwortzeit (Durchschnitt) 94.16s 41.03s
Antwortzeit (Maximum) 303.26s 394.54s
Antwortzeit (Gesamt) 2165.72s 943.75s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) ~35B insgesamt (~3B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Geschlossen

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#110 DeepSeek V4 Flash 0731

medium
Kosten
$0.004
Zeit
93.3s
Token
13,252 tok

#114 Qwen3.7 Flash

low
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
600.0s
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 6.4 4.4 77.8% 2 198.78s 6,032 4,109 160,154
Qwen3.7 Flash 6.7 7.8 55.6% 1 42.36s 7,893 428 56,419

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