- Score
- 8.6 (+0.49 points de score)
- Coût total (prix actuel)
- $0.061 · 59.2% moins cher
- Temps de réponse (moy.)
- 7.51s · 91.8% plus rapide
DeepSeek
Sortie: 2026-04-24
Testé le: 2026-10-01 02:48
deepseek/deepseek-v4-pro::high
1.6T au total (49B actifs)MoEOpen source
(high)
(none)
Résumé
DeepSeek V4 Pro 0423 obtient 8.1 sur AI BENCHY et se classe #106. Il affiche une fiabilité de 10.0, un taux de réussite de 65.2%, un coût total de $0.149 et un temps de réponse moyen de 91.29s.
Alternatives recommandées
Nous recommandons de choisir un de ces modèles à la place :
- Score
- 8.3 (+0.18 points de score)
- Coût total (prix actuel)
- $0.047 · 68.4% moins cher
- Temps de réponse (moy.)
- 18.07s · 80.2% plus rapide
- Score
- 9.0 (+0.86 points de score)
- Coût total (prix actuel)
- $0.089 · 40.6% moins cher
- Temps de réponse (moy.)
- 54.04s · 40.8% plus rapide
Données du modèle
Date de recherche : 2026-08-12
- Paramètres
- 1.6T au total (49B actifs)
- Architecture
- MoE
- Disponibilité
- Open source
- Licence
- MIT
8.1
Cohérence
7.8
10.0
Total des jetons de sortie
211,343
Total des jetons d'entrée
287,061
Prix d'entrée
$0.209 / 1M
Prix de sortie
$0.418 / 1M
Prix de lecture du cache
$0.018 / 1M
Prix d’écriture du cache
N/D
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.
Tests instables
6
Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#106 DeepSeek V4 Pro 0423
high- Coût
- $0.023
- Temps
- 257.6s
- Tokens
- 14,870 tok
Historique des runs
| Testé le | Score | Fiabilité | Tests corrects | Coût total | Comparer |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 02:48 Nouveau test | 8.1 | 10.0 | $0.149 ↓ | Exécution actuelle | |
| 2026-07-16 23:19 Nouveau test ajouté | 7.7 | 10.0 | $0.200 | Comparer | |
| 2026-06-16 15:31 Nouveau test | 7.6 | 9.3 | $0.157 | Comparer | |
| 2026-06-16 14:47 Suite modifiée | 8.1 | 9.6 | $0.098 | Comparer | |
| 2026-06-04 14:38 Nouveau test ajouté | 6.0 | 8.9 | $0.079 ↓ | Comparer | |
| 2026-05-22 00:54 Suite modifiée | 6.6 | 9.0 | $0.212 | Comparer | |
| 2026-04-29 14:47 Nouveau test | 7.5 | 9.3 | $0.209 | Comparer | |
| 2026-04-26 10:50 Nouveau test | 7.5 | 8.4 | $0.201 | Comparer | |
| 2026-04-25 21:53 Premier run | 8.2 | N/D | $0.329 | Comparer |
Ce run a utilisé une suite de benchmark différente. Gardez ce changement de suite à l'esprit lorsque vous lisez l'historique.
Comparaison de runs
| Run | Couverture du benchmark | Score | Cohérence | Fiabilité | Tests corrects | Tests instables | Total des jetons de sortie | Total des jetons d'entrée | Coût total | Temps de réponse (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 02:48 · Exécution actuelle | 69/69 tentatives | 8.1 | 7.8 | 10.0 | 11/23 | 6 | 211,343 | 287,061 | $0.149 | 91.29s |
| 2026-04-29 14:47 · Nouveau test | 54/54 tentatives | 7.5 | 8.0 | 9.3 | 11/18 | 4 | 62,125 | 0 | $0.209 | 60.03s |
| Différence | — | +0.6 | -0.2 | +0.7 | 0 | +2 | +149218 | +287061 | -$0.061 | +31251ms |
La couverture du benchmark diffère : 69/69 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test) contre 54/54 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test). Les totaux et les métriques sensibles aux répétitions ne sont pas directement comparables.
Ces deux runs ont utilisé des suites de benchmark différentes, donc les écarts reflètent à la fois les changements du modèle et ceux de la suite.
Historique des prix
Données historiques de tarification pour ce modèle provenant d'OpenRouter.
| Date | Prix d'entrée | Prix de sortie | Prix de lecture du cache | Prix d’écriture du cache |
|---|---|---|---|---|
| 2026-06-16 14:59 | $0.435 / 1M | $0.870 / 1M | N/D | N/D |
| 2026-08-11 09:41 | $0.632 / 1M | $1.264 / 1M | N/D | N/D |
| 2026-08-14 12:51 | $1.169 / 1M | $2.337 / 1M | N/D | N/D |
| 2026-10-01 18:33 | $0.209 / 1M | $0.418 / 1M | $0.018 / 1M | N/D |
Graphiques
Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.
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
Comparaison rapide
DeepSeek V4 Pro 0423highvsSeed-2.0-CodelowDeepSeek V4 Pro 0423highvsClaude Opus 4.7mediumDeepSeek V4 Pro 0423highvsSeed-2.0-LitemediumDeepSeek V4 Pro 0423highvsDeepSeek V4 Flash 0423highDeepSeek V4 Pro 0423highvsGPT-5.6 TerramediumDeepSeek V4 Pro 0423highvsDeepSeek V4.1 FlashlowDeepSeek V4 Pro 0423highvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 Pro 0423highvsGPT-5.6 LunahighDeepSeek V4 Pro 0423highvsGrok 4.5highDeepSeek V4 Pro 0423highvsNemotron 3 UltramediumDisponible gratuitement
Répartition par catégorie
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| Tâches agentiques | 10.0 | 10.0 | |
| Astuces anti-IA | 5.7 | 5.9 | |
| Programmation | 6.3 | 8.7 | |
| Combiné | 10.0 | 10.0 | |
| Analyse et extraction des données | 10.0 | 10.0 | |
| Spécifique au domaine | 3.6 | 7.2 | |
| Intelligence générale | 10.0 | 10.0 | |
| Suivi des instructions | 7.8 | 6.6 | |
| Résolution d'énigmes | 6.9 | 4.9 | |
| Appel d'outils | 9.8 | 10.0 | |
| Culture générale | 3.0 | 10.0 |