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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 8.2 vs 8.1. DeepSeek V4 Flash 0423 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.261 vs $1.007. GLM 5.2 (medium) ist schneller mit 26.88s vs 55.99s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 81.2%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-26

Verglichene Modelle

Rang
#117
Gesamte Ausgabe-Token
203,134
Antwortzeit (Durchschnitt)
55.99s
Gesamtkosten
$0.261
Rang
#110
Gesamte Ausgabe-Token
81,020
Antwortzeit (Durchschnitt)
26.88s
Gesamtkosten
$1.007
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.1 vs 8.2) und es kostet etwa 3.9x weniger als GLM 5.2 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high Veröffentlichung: 2026-04-24 GLM 5.2 GLM 5.2 medium Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.1 8.2
Rang #117 #110
Zuverlässigkeit 10.0 9.6
Konsistenz 8.6 8.1
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 81.2%
Instabile Tests 4 4
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 0.547 2.890
Gesamtkosten $0.261 $1.007
Eingabepreis $0.002 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $1.280 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.002 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 298,794 227,164
Ausgabe-Token 45,873 20,029
Denk-Token 188,721 60,991
Antwortzeit (Durchschnitt) 55.99s 26.88s
Antwortzeit (Maximum) 218.13s 102.40s
Antwortzeit (Gesamt) 1287.87s 591.34s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

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.

#117 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#110 GLM 5.2

medium
Kosten
$0.041
Zeit
195.8s
Token
9,287 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
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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