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DeepSeek V4.1 Flash (max) vs Muse Ember (low)

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 8.6 vs 8.6. Muse Ember (low) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.114 vs $1.204. Muse Ember (low) est plus rapide avec 8.22s vs 61.58s, avec des taux de réussite de 69.6% vs 72.5%.

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

Modèles comparés

Rang
#88
Total des jetons de sortie
908,171
Temps de réponse (moy.)
61.58s
Coût total
$1.204
Rang
#86
Total des jetons de sortie
169,226
Temps de réponse (moy.)
8.22s
Coût total
$0.114
Modèle recommandé Muse Ember (low)

Il obtient le meilleur score ici (8.6) tout en coûtant environ 10.6x moins que DeepSeek V4.1 Flash (max).

Comparaison détaillée

Métrique DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash max Sortie: 2026-09-10 Muse Ember Muse Ember low Sortie: 2026-11-09
Score 8.6 8.6
Rang #88 #86
Fiabilité 9.4 10.0
Cohérence 9.3 8.9
Tentatives 69/69 69/69
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 69.6% 72.5%
Tests instables 2 3
Exécutions totales 69 69
Coût par résultat 3.715 0.757
Coût total $1.204 $0.114
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 414,054 288,136
Jetons de sortie 7,635 13,507
Jetons de raisonnement 900,536 155,719
Temps de réponse (moy.) 61.58s 8.22s
Temps de réponse (max) 335.08s 49.79s
Temps de réponse (total) 1416.24s 189.12s
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.

#88 DeepSeek V4.1 Flash

max
Coût
$0.066
Temps
211.0s
Tokens
54,712 tok

#86 Muse Ember

low
Coût
$0.003
Temps
11.3s
Tokens
4,679 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 62.50s 7,509 373 132,357
Muse Ember 10.0 10.0 100.0% 0 5.21s 7,410 765 15,944

Changer la paire de comparaison