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DeepSeek V4 Flash 0731 vs Ling-2.6-1T

DeepSeek V4 Flash 0731 führt beim Durchschnittsscore mit 5.4 vs 5.3. DeepSeek V4 Flash 0731 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.011 vs $0.016. Ling-2.6-1T ist schneller mit 8.59s vs 20.72s, mit Erfolgsraten von 27.3% vs 18.2%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#254
Gesamte Ausgabe-Token
25,426
Antwortzeit (Durchschnitt)
20.72s
Gesamtkosten
$0.011
Rang
#259
Gesamte Ausgabe-Token
11,555
Antwortzeit (Durchschnitt)
8.59s
Gesamtkosten
$0.016
Empfohlenes Modell Ling-2.6-1T

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (5.3 vs 5.4) und es antwortet etwa 2.4x schneller als DeepSeek V4 Flash 0731.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none Veröffentlichung: 2026-08-01 Ling-2.6-1T Ling-2.6-1T none Veröffentlichung: 2026-04-23
Punktzahl 5.4 5.3
Rang #254 #259
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.6 10.0
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 27.3% 18.2%
Instabile Tests 4 0
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.509 0.278
Gesamtkosten $0.011 $0.016
Eingabepreis $0.065 / 1M $0.075 / 1M
Ausgabepreis $0.180 / 1M $0.625 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 94,566 106,423
Ausgabe-Token 25,426 11,555
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 20.72s 8.59s
Antwortzeit (Maximum) 387.15s 25.72s
Antwortzeit (Gesamt) 455.81s 163.20s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) 1T insgesamt (63B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#254 DeepSeek V4 Flash 0731

none
Kosten
$0.004
Zeit
198.4s
Token
14,316 tok

#259 Ling-2.6-1T

none
Ling-2.6-1T is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t
Kosten
$0.000
Zeit
0.1s
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 4.3 10.0 0.0% 0 1.72s 7,275 505 0
Ling-2.6-1T 3.8 10.0 0.0% 0 10.57s 813 381 0

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