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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 8.3 vs 8.1. GPT-6 Luna (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $0.261. GPT-6 Luna (medium) ist schneller mit 18.07s vs 55.99s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 73.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#108
Gesamte Ausgabe-Token
203,134
Antwortzeit (Durchschnitt)
55.99s
Gesamtkosten
$0.261
Rang
#95
Gesamte Ausgabe-Token
53,161
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.07s
Gesamtkosten
$0.047
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.3) und kostet etwa 5.6x weniger als DeepSeek V4 Flash 0423 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high Veröffentlichung: 2026-04-24 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 8.1 8.3
Rang #108 #95
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.6 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 73.9%
Instabile Tests 4 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.547 0.313
Gesamtkosten $0.261 $0.047
Eingabepreis $0.002 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $1.280 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.002 / 1M $0.010 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 298,794 203,193
Ausgabe-Token 45,873 5,751
Denk-Token 188,721 47,410
Antwortzeit (Durchschnitt) 55.99s 18.07s
Antwortzeit (Maximum) 218.13s 66.44s
Antwortzeit (Gesamt) 1287.87s 415.53s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) ~400B insgesamt (~17B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#108 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#95 GPT-6 Luna

medium
Kosten
$0.002
Zeit
23.6s
Token
2,966 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 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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