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DeepSeek V4 Pro 0423 (high) vs Qwen3.5-27B (medium)

DeepSeek V4 Pro 0423 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 8.1 vs 7.9. DeepSeek V4 Pro 0423 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.149 vs $1.135. DeepSeek V4 Pro 0423 (high) ist schneller mit 91.29s vs 114.73s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 76.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#106
Gesamte Ausgabe-Token
211,343
Antwortzeit (Durchschnitt)
91.29s
Gesamtkosten
$0.149
Rang
#116
Gesamte Ausgabe-Token
635,288
Antwortzeit (Durchschnitt)
114.73s
Gesamtkosten
$1.135
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Pro 0423 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.1) und kostet etwa 7.7x weniger als Qwen3.5-27B (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high Veröffentlichung: 2026-04-24 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium Veröffentlichung: 2026-02-24
Punktzahl 8.1 7.9
Rang #106 #116
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.8 7.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 76.8%
Instabile Tests 6 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 3.717 8.104
Gesamtkosten $0.149 $1.135
Eingabepreis $0.209 / 1M $0.195 / 1M
Ausgabepreis $0.418 / 1M $1.560 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.018 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 287,061 288,919
Ausgabe-Token 32,056 17,484
Denk-Token 196,607 617,804
Antwortzeit (Durchschnitt) 91.29s 114.73s
Antwortzeit (Maximum) 416.76s 1026.43s
Antwortzeit (Gesamt) 2099.56s 2638.74s
Parameter 1.6T insgesamt (49B aktiv) 27B
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.

#106 DeepSeek V4 Pro 0423

high
Kosten
$0.023
Zeit
257.6s
Token
14,870 tok

#116 Qwen3.5-27B

medium
Kosten
$0.008
Zeit
62.0s
Token
3,099 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 Pro 0423 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388

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