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DeepSeek V4 Pro 0423 vs Gemma 4 26B A4B (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.4 vs 7.3 praktisch gleichauf. Gemma 4 26B A4B (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.086 vs $0.311. DeepSeek V4 Pro 0423 ist schneller mit 14.05s vs 105.03s, mit Erfolgsraten von 49.3% vs 71.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-01

Verglichene Modelle

Rang
#129
Gesamte Ausgabe-Token
46,004
Antwortzeit (Durchschnitt)
14.05s
Gesamtkosten
$0.311
Rang
#131
Gesamte Ausgabe-Token
269,351
Antwortzeit (Durchschnitt)
105.03s
Gesamtkosten
$0.086
Empfohlenes Modell Gemma 4 26B A4B (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.3) und kostet etwa 3.6x weniger als DeepSeek V4 Pro 0423.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none Veröffentlichung: 2026-04-24 Gemma 4 26B A4B Gemma 4 26B A4B medium Veröffentlichung: 2026-04-03 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 7.4 7.3
Rang #129 #131
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.7 9.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 49.3% 71.0%
Instabile Tests 4 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 2.341 0.679
Gesamtkosten $0.311 $0.086
Eingabepreis $0.783 / 1M $0.077 / 1M
Ausgabepreis $1.566 / 1M $0.255 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 304,186 224,367
Ausgabe-Token 46,004 27,095
Denk-Token 0 242,256
Antwortzeit (Durchschnitt) 14.05s 105.03s
Antwortzeit (Maximum) 119.44s 912.19s
Antwortzeit (Gesamt) 323.17s 2310.63s
Parameter 1.6T insgesamt (49B aktiv) 25.2B insgesamt (3.8B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#129 DeepSeek V4 Pro 0423

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 tok

#131 Gemma 4 26B A4B

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
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 Pro 0423 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
Gemma 4 26B A4B 2.9 10.0 0.0% 0 272.54s 5,062 14,838 44,567

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