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

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 8.6 vs 8.6. Muse Ember (max) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.346 vs $1.204. Muse Ember (max) est plus rapide avec 19.05s 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
#87
Total des jetons de sortie
637,819
Temps de réponse (moy.)
19.05s
Coût total
$0.346
Modèle recommandé Muse Ember (max)

Il obtient le meilleur score ici (8.6) tout en coûtant environ 3.5x 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 max Sortie: 2026-11-09
Score 8.6 8.6
Rang #88 #87
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 2.304
Coût total $1.204 $0.346
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 414,054 265,489
Jetons de sortie 7,635 12,179
Jetons de raisonnement 900,536 625,640
Temps de réponse (moy.) 61.58s 19.05s
Temps de réponse (max) 335.08s 79.28s
Temps de réponse (total) 1416.24s 438.15s
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

#87 Muse Ember

max
Coût
$0.008
Temps
23.3s
Tokens
14,138 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 12.46s 7,410 1,595 49,511

Changer la paire de comparaison