#238

DeepSeek V4 Flash 0423

DeepSeek Veröffentlichung: 2026-04-24 Getestet am: 2026-08-14 02:59 deepseek/deepseek-v4-flash::none

284B insgesamt (13B aktiv)MoEOpen Source

(high) (none)

Zusammenfassung

DeepSeek V4 Flash 0423 erreicht 5.4 bei AI BENCHY und liegt auf #238. Das Modell hat 10.0 Zuverlässigkeit, 27.3% Erfolgsrate, $0.039 Gesamtkosten und 36.17s durchschnittliche Antwortzeit.

Was DeepSeek V4 Flash 0423 besonders macht: Am stärksten ist es in Datenanalyse und -extraktion, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Anti-KI-Tricks mit #14.

Modelldaten

Recherchiert am 2026-08-12

Angegeben

Parameter: 284B insgesamt (13B aktiv)
Architektur: MoE
Verfügbarkeit: Open Source
Lizenz: MIT

Parameterquelle Quelle zur Verfügbarkeit

Punktzahl

5.4

Konsistenz

8.5

Zuverlässigkeit

10.0

Gesamtkosten (aktueller Preis)

$0.039 ↓ -15.4%

Getestet zu: $0.046

Gesamte Ausgabe-Token

100,726

Gesamte Eingabe-Token

240,230

Eingabepreis

$0.088 / 1M

Ausgabepreis

$0.176 / 1M

Korrekte Tests

Falsche Tests: 18

Erfolgsquote pro Versuch: 27.3%

Instabile Tests

Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).

Antwortzeit (Durchschnitt)

36.17s

Antwortzeit (Maximum): 247.27s

Antwortzeit (Gesamt): 795.83s

Falsche Antwort: 13 Zusätzliche Formatierung: 2 Ungültiger Werkzeugaufruf: 2 Anweisungen nicht befolgt: 1

Hamster playing table tennis

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

#238 DeepSeek V4 Flash 0423

none

Kosten: $0.004
Zeit: 157.6s
Token: 11,297 tok

Testverlauf

Getestet am	Punktzahl	Zuverlässigkeit	Gesamtkosten	Vergleichen
2026-08-14 02:59 Erneuter Test	5.4	10.0	$0.039 ↓	Aktueller Lauf
2026-07-16 23:22 Neuer Test hinzugefügt	5.6	10.0	$0.044 ↓	Vergleichen
2026-06-04 14:22 Erneuter Test	5.0	10.0	$0.008 ↓	Vergleichen
2026-06-04 13:02 Neuer Test hinzugefügt	5.0	10.0	$0.008 ↓	Vergleichen
2026-05-22 00:37 Suite geändert	5.1	10.0	$0.010	Vergleichen
2026-04-24 09:19 Erster Lauf	5.3	k. A.	$0.008	Vergleichen

Dieser Lauf nutzte eine andere Benchmark-Suite. Berücksichtige Suite-Änderungen bei der historischen Einordnung.

Laufvergleich

Lauf	Benchmark-Abdeckung	Punktzahl	Konsistenz	Zuverlässigkeit	Korrekte Tests	Instabile Tests	Gesamte Ausgabe-Token	Gesamte Eingabe-Token	Gesamtkosten	Antwortzeit (Durchschnitt)
2026-08-14 02:59 · Aktueller Lauf	66/66 Versuche	5.4	8.5	10.0	4/22	4	100,726	240,230	$0.039	36.17s
2026-04-24 09:19 · Erster Lauf	54/54 Versuche	5.3	9.1	k. A.	5/18	2	4,444	0	$0.008	29.39s
Differenz	—	+0.1	-0.6		-1	+2	+96282	+240230	+$0.032	+6779ms

Die Benchmark-Abdeckung unterscheidet sich: 66/66 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test) gegenüber 54/54 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test). Summen und wiederholungsabhängige Metriken sind nicht direkt vergleichbar.

Diese beiden Läufe nutzten unterschiedliche Benchmark-Suiten, daher spiegeln die Deltas sowohl Modell- als auch Suite-Änderungen wider.

Preisverlauf

Historische Preisdaten für dieses Modell von OpenRouter.

Datum	Eingabepreis	Ausgabepreis
2026-06-04 15:40	$0.099 / 1M	$0.197 / 1M
2026-06-12 18:42	$0.098 / 1M	$0.196 / 1M
2026-06-17 10:07	$0.090 / 1M	$0.180 / 1M
2026-07-02 16:22	$0.090 / 1M	$0.180 / 1M
2026-07-21 16:10	$0.094 / 1M	$0.188 / 1M
2026-08-14 12:51	$0.140 / 1M	$0.280 / 1M
2026-09-04 19:19	$0.088 / 1M	$0.176 / 1M

Diagramme

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Top-Modelle nach Score

Punktzahl vs Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Schnellvergleich

Kategorieaufschlüsselung

Kategorie	Punktzahl	Konsistenz
Anti-KI-Tricks	3.0	10.0
Programmierung	4.2	7.4
Kombiniert	4.6	1.8
Datenanalyse und -extraktion	10.0	10.0
Domänenspezifisch	3.0	10.0
Allgemeine Intelligenz	4.2	9.9
Befolgung von Anweisungen	6.5	10.0
Rätsellösen	3.1	7.3
Werkzeugaufrufe	10.0	10.0
Allgemeinwissen	3.0	10.0

DeepSeek V4 Flash 0423

Modelldaten

Hamster playing table tennis

#238 DeepSeek V4 Flash 0423

Diagramme

Top-Modelle nach Score

Punktzahl vs Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Schnellvergleich

Kategorieaufschlüsselung

Verglichene Modelle