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DeepSeek V4 Pro 0423 (high) vs GLM 5.3 Flash (max)

GLM 5.3 Flash (max) führt beim Durchschnittsscore mit 9.0 vs 8.1. GLM 5.3 Flash (max) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.089 vs $0.149. GLM 5.3 Flash (max) ist schneller mit 54.04s vs 91.29s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 82.6%.

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
#53
Gesamte Ausgabe-Token
216,119
Antwortzeit (Durchschnitt)
54.04s
Gesamtkosten
$0.089
Empfohlenes Modell GLM 5.3 Flash (max)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.0) und kostet etwa 1.7x weniger als DeepSeek V4 Pro 0423 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high Veröffentlichung: 2026-04-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 8.1 9.0
Rang #106 #53
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.8 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 82.6%
Instabile Tests 6 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 3.717 0.519
Gesamtkosten $0.149 $0.089
Eingabepreis $0.209 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $0.418 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.018 / 1M $0.030 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 287,061 255,743
Ausgabe-Token 32,056 8,684
Denk-Token 196,607 207,435
Antwortzeit (Durchschnitt) 91.29s 54.04s
Antwortzeit (Maximum) 416.76s 333.47s
Antwortzeit (Gesamt) 2099.56s 1242.97s
Parameter 1.6T insgesamt (49B aktiv) 320B insgesamt (18B 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.

#106 DeepSeek V4 Pro 0423

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

#53 GLM 5.3 Flash

max
Kosten
$0.005
Zeit
296.5s
Token
16,250 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
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

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