#74 DeepSeek V4 Flash 0731
high
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- Coste
- $0.000
- Tiempo
- 187.3s
- Tokens
- 19,048 tok
DeepSeek
Lanzamiento: 2026-08-01
Probado el: 2026-08-14 03:28
deepseek/deepseek-v4-flash-0731::high
284B en total (13B activos)MoECódigo cerrado
Resumen
DeepSeek V4 Flash 0731 obtiene 8.0 en AI BENCHY y ocupa el puesto #74. Tiene fiabilidad 10.0, una tasa de aciertos de 75.8%, coste total de $0.084 y tiempo medio de respuesta de 114.94s.
Qué hace único a DeepSeek V4 Flash 0731: Destaca más en Combinado, donde ocupa #1, mientras que Programación es su área más débil con #16. Usa una cantidad inusualmente alta de tokens de razonamiento, lo que puede explicar ejecuciones más lentas o caras.
Datos del modelo
Investigado el 2026-08-12
- Parámetros
- 284B en total (13B activos)
- Arquitectura
- MoE
- Disponibilidad
- Código cerrado
- Licencia
- -
8.0
Consistencia
8.0
10.0
Total de tokens de salida
513,307
Total de tokens de entrada
96,702
Precio de entrada
$0.065 / 1M
Precio de salida
$0.180 / 1M
Pruebas inestables
5
Pruebas inestables tuvieron resultados mixtos entre ejecuciones (al menos un acierto y un fallo).
Tiempo de respuesta (promedio)
114.94s
Tiempo de respuesta (máximo): 600.61s
Tiempo de respuesta (total): 2528.65s
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Historial de ejecuciones
| Probado el | Puntuación | Fiabilidad | Pruebas correctas | Costo total | Comparar |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 03:28 Nueva prueba | 8.0 | 10.0 | $0.084 ↓ | Ejecución actual | |
| 2026-08-01 02:40 Primera ejecución | 8.0 | 9.6 | $0.123 | Comparar |
Esta ejecución usó una suite de benchmark diferente. Ten en cuenta los cambios de suite al interpretar la evolución histórica.
Comparación de ejecuciones
| Ejecución | Cobertura del benchmark | Puntuación | Consistencia | Fiabilidad | Pruebas correctas | Pruebas inestables | Total de tokens de salida | Total de tokens de entrada | Costo total | Tiempo de respuesta (promedio) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 03:28 · Ejecución actual | 66/66 intentos | 8.0 | 8.0 | 10.0 | 14/22 | 5 | 513,307 | 96,702 | $0.084 | 114.94s |
| 2026-08-01 02:40 · Primera ejecución | 66/66 intentos | 8.0 | 7.8 | 9.6 | 14/22 | 6 | 544,164 | 96,609 | $0.123 | 110.77s |
| Diferencia | — | 0.0 | +0.2 | +0.4 | 0 | -1 | -30857 | +93 | -$0.040 | +4166ms |
Estas dos ejecuciones usaron suites de benchmark distintas, así que las diferencias reflejan tanto cambios del modelo como de la suite.
Historial de precios
Datos históricos de precios de este modelo de OpenRouter.
| Fecha | Precio de entrada | Precio de salida |
|---|---|---|
| 2026-08-02 09:23 | $0.090 / 1M | $0.180 / 1M |
| 2026-08-11 09:41 | $0.080 / 1M | $0.180 / 1M |
| 2026-08-14 12:51 | $0.140 / 1M | $0.280 / 1M |
| 2026-09-08 21:53 | $0.065 / 1M | $0.180 / 1M |
Gráficos
Elige el primer modelo y luego haz clic en un segundo modelo para abrir una página lado a lado.
Mejores modelos por puntuación
Puntuación vs Costo total
Tiempo de respuesta (promedio)
Puntuación vs Tiempo de respuesta (promedio)
Total de tokens de salida
Puntuación vs Total de tokens de salida
Comparación rápida
DeepSeek V4 Flash 0731highvsDeepSeek V4 Flash 0731lowDeepSeek V4 Flash 0731highvsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731highvsMuse Spark 1.1highDeepSeek V4 Flash 0731highvsInklingmediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsInklinghighDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5.6 TerrahighDeepSeek V4 Flash 0731highvsMuse Glimmer 30BxhighDeepSeek V4 Flash 0731highvsKimi K3maxDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5 MinimediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5.2 Chatnone
Desglose por categoría
| Categoría | Puntuación | Consistencia | Pruebas correctas |
|---|---|---|---|
| Trucos anti-IA | 8.7 | 7.9 | |
| Programación | 6.3 | 6.3 | |
| Combinado | 10.0 | 10.0 | |
| Análisis y extracción de datos | 10.0 | 10.0 | |
| Específico del dominio | 3.5 | 4.4 | |
| Inteligencia general | 10.0 | 10.0 | |
| Seguimiento de instrucciones | 9.8 | 10.0 | |
| Resolución de acertijos | 8.2 | 7.7 | |
| Llamada de herramientas | 10.0 | 10.0 | |
| Cultura general | 3.0 | 10.0 |