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DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.3 FlashX (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 6.8 vs 6.8 praktisch gleichauf. GLM 5.3 FlashX (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.135 vs $0.196. DeepSeek V4 Pro ist schneller mit 11.71s vs 12.07s, mit Erfolgsraten von 47.0% vs 68.2%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-09-21

Verglichene Modelle

Rang
#166
Gesamte Ausgabe-Token
35,547
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.71s
Gesamtkosten
$0.196
Rang
#163
Gesamte Ausgabe-Token
83,899
Antwortzeit (Durchschnitt)
12.07s
Gesamtkosten
$0.135
Empfohlenes Modell GLM 5.3 FlashX (high)

Es hat die stärkste Punktzahl in diesem Vergleich (6.8) und die beste Gesamtbalance aus Kosten und Antwortzeit über alle 2 Modelle.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none Veröffentlichung: 2026-04-24 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high Veröffentlichung: 2026-09-21
Punktzahl 6.8 6.8
Rang #166 #163
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.6 8.2
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 47.0% 68.2%
Instabile Tests 4 5
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 1.061 1.125
Gesamtkosten $0.196 $0.135
Eingabepreis $0.893 / 1M $0.370 / 1M
Ausgabepreis $1.785 / 1M $1.250 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 148,078 81,365
Ausgabe-Token 35,547 6,821
Denk-Token 0 77,078
Antwortzeit (Durchschnitt) 11.71s 12.07s
Antwortzeit (Maximum) 119.44s 91.16s
Antwortzeit (Gesamt) 257.67s 265.62s
Parameter 1.6T insgesamt (49B aktiv) 320B insgesamt (18B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#166 DeepSeek V4 Pro

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

#163 GLM 5.3 FlashX

high
Kosten
$0.030
Zeit
169.4s
Token
23,950 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 Pro 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267

Schnellvergleich

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