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DeepSeek V4.1 Flash (high) vs Muse Ember (xhigh)

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 8.7 vs 8.8. Muse Ember (xhigh) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.232 vs $0.617. Muse Ember (xhigh) est plus rapide avec 13.90s vs 33.27s, avec des taux de réussite de 75.4% vs 76.8%.

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-11-10

Modèles comparés

Rang
#75
Total des jetons de sortie
464,156
Temps de réponse (moy.)
33.27s
Coût total
$0.617
Rang
#73
Total des jetons de sortie
409,112
Temps de réponse (moy.)
13.90s
Coût total
$0.232
Modèle recommandé Muse Ember (xhigh)

Il obtient le meilleur score ici (8.8) tout en coûtant environ 2.7x moins que DeepSeek V4.1 Flash (high).

Comparaison détaillée

Métrique DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash high Sortie: 2026-09-10 Muse Ember Muse Ember xhigh Sortie: 2026-11-09
Score 8.7 8.8
Rang #75 #73
Fiabilité 9.7 10.0
Cohérence 9.0 8.9
Tentatives 69/69 69/69
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 75.4% 76.8%
Tests instables 3 3
Exécutions totales 69 69
Coût par résultat 1.843 1.450
Coût total $0.617 $0.232
Prix d'entrée $0.013 / 1M $0.100 / 1M
Prix de sortie $1.320 / 1M $0.500 / 1M
Prix de lecture du cache $0.013 / 1M $0.004 / 1M
Prix d’écriture du cache N/D $0.125 / 1M
Total des jetons d'entrée 282,490 274,208
Jetons de sortie 8,621 11,740
Jetons de raisonnement 455,535 397,372
Temps de réponse (moy.) 33.27s 13.90s
Temps de réponse (max) 205.53s 79.38s
Temps de réponse (total) 765.12s 319.61s
Paramètres 748B au total (16B actifs) ~150B au total (~10B actifs)
Disponibilité Open source Source fermée

Les prix du cache concernent les tokens d’entrée. La lecture réutilise les prompts en cache ; l’écriture les stocke et peut coûter plus cher. Les tokens de sortie utilisent le prix de sortie.

Génération showcase de modèles

Hamster playing table tennis

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

#75 DeepSeek V4.1 Flash

high
Coût
$0.035
Temps
111.0s
Tokens
29,201 tok

#73 Muse Ember

xhigh
Coût
$0.008
Temps
24.3s
Tokens
14,705 tok

Meilleurs modèles par score

Score vs coût total

Temps de réponse (moy.)

Score vs Temps de réponse (moy.)

Total des jetons de sortie

Score vs Total des jetons de sortie

Répartition par catégorie

Programmation Score Cohérence Taux de réussite par tentative Tests instables Tests corrects Temps de réponse (moy.) Jetons d'entrée Jetons de sortie Jetons de raisonnement
DeepSeek V4.1 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 49.19s 7,509 376 108,285
Muse Ember 10.0 10.0 100.0% 0 10.41s 7,410 1,225 40,702

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