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DeepSeek V4 Flash 0423 vs Ling 3.1 Flash (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 6.3 vs 6.3 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.018. DeepSeek V4 Flash 0423 ist schneller mit 38.64s vs 85.22s, mit Erfolgsraten von 30.4% vs 66.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-03

Verglichene Modelle

Rang
#227
Gesamte Ausgabe-Token
115,591
Antwortzeit (Durchschnitt)
38.64s
Gesamtkosten
$0.018
Rang
#222
Gesamte Ausgabe-Token
704,170
Antwortzeit (Durchschnitt)
85.22s
Gesamtkosten
$0.000
Empfohlenes Modell Ling 3.1 Flash (low)

Es hat die stärkste Punktzahl in diesem Vergleich (6.3) und die beste Gesamtbalance aus Kosten und Antwortzeit über alle 2 Modelle.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none Veröffentlichung: 2026-04-24 Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash low Veröffentlichung: 2026-10-03
Punktzahl 6.3 6.3
Rang #227 #222
Zuverlässigkeit 10.0 9.7
Konsistenz 8.6 7.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 30.4% 66.7%
Instabile Tests 4 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.220 0.000
Gesamtkosten $0.018 $0.000
Eingabepreis $0.028 / 1M $0.000 / 1M
Ausgabepreis $0.056 / 1M $0.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.006 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 403,455 271,890
Ausgabe-Token 115,591 190,841
Denk-Token 0 513,329
Antwortzeit (Durchschnitt) 38.64s 85.22s
Antwortzeit (Maximum) 247.27s 432.81s
Antwortzeit (Gesamt) 888.69s 1960.12s
Parameter 284B insgesamt (13B aktiv) 560B insgesamt (25B 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.

#227 DeepSeek V4 Flash 0423

none
Kosten
$0.004
Zeit
157.6s
Token
11,297 tok

#222 Ling 3.1 Flash

low
Kosten
$0.000
Zeit
133.5s
Token
12,950 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 4.2 7.4 11.1% 1 17.13s 7,279 9,717 0
Ling 3.1 Flash 5.6 4.2 66.7% 2 107.30s 8,298 20,816 86,330

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