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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash vs OpenAI: GPT-5.6 Luna

Der Durchschnittsscore ist mit 7.7 vs 7.7 praktisch gleichauf. DeepSeek V4 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.042 vs $1.017. GPT-5.6 Luna (high) ist schneller mit 18.68s vs 49.75s, mit Erfolgsraten von 72.7% vs 72.7%.

Empfohlenes ModellDeepSeek V4 Flash (high)Es hat hier die beste Punktzahl (7.7) und kostet etwa 24.3x weniger als GPT-5.6 Luna (high).

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-22

Metrik DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high Veröffentlichung: 2026-04-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high Veröffentlichung: 2026-07-09
Punktzahl 7.7 7.7
Rang #49 #48
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 8.9
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 72.7% 72.7%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.402 6.780
Gesamtkosten $0.042 $1.017
Eingabepreis $0.098 / 1M $1.000 / 1M
Ausgabepreis $0.196 / 1M $6.000 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 108,392 80,918
Ausgabe-Token 14,478 5,088
Denk-Token 153,687 150,910
Antwortzeit (Durchschnitt) 49.75s 18.68s
Antwortzeit (Maximum) 218.13s 111.09s
Antwortzeit (Gesamt) 1094.41s 411.05s

Hamster playing table tennis

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

#49 DeepSeek V4 Flash

high
Kosten
$0.003
Zeit
93.1s
Token
7,926 tok

#48 GPT-5.6 Luna

high
Kosten
$0.033
Zeit
34.2s
Token
5,484 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 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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