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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs Qwen3.7 Flash (high)

Qwen3.7 Flash (high) führt beim Durchschnittsscore mit 7.8 vs 7.6. DeepSeek V4 Flash 0423 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.042 vs $0.052. Qwen3.7 Flash (high) ist schneller mit 41.37s vs 51.81s, mit Erfolgsraten von 69.7% vs 71.2%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#96
Gesamte Ausgabe-Token
211,310
Antwortzeit (Durchschnitt)
51.81s
Gesamtkosten
$0.042
Rang
#91
Gesamte Ausgabe-Token
370,250
Antwortzeit (Durchschnitt)
41.37s
Gesamtkosten
$0.052
Empfohlenes Modell Qwen3.7 Flash (high)

Es hat die stärkste Punktzahl in diesem Vergleich (7.8) und die beste Gesamtbalance aus Kosten und Antwortzeit über alle 2 Modelle.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high Veröffentlichung: 2026-04-24 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high Veröffentlichung: 2026-07-28
Punktzahl 7.6 7.8
Rang #96 #91
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.5 7.8
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.7% 71.2%
Instabile Tests 4 6
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.446 0.398
Gesamtkosten $0.042 $0.052
Eingabepreis $0.089 / 1M $0.030 / 1M
Ausgabepreis $0.178 / 1M $0.130 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 108,480 116,331
Ausgabe-Token 37,229 12,330
Denk-Token 174,081 357,920
Antwortzeit (Durchschnitt) 51.81s 41.37s
Antwortzeit (Maximum) 218.13s 431.47s
Antwortzeit (Gesamt) 1139.75s 910.11s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) ~35B insgesamt (~3B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#96 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#91 Qwen3.7 Flash

high
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 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350

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