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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro (high) vs GLM 5 (medium)

GLM 5 (medium) average score में आगे है: 7.7 vs 7.7. DeepSeek V4 Pro (high) की benchmark लागत कम है: $0.291 vs $0.307. GLM 5 (medium) तेज है: 33.54s vs 79.14s, pass rates 63.6% vs 78.8%.

बेंचमार्क AI BENCHY टेस्ट सूट्स से इस समय जनरेट किए गए:: 2026-08-11

रैंक
#65
कुल आउटपुट टोकन
189,181
प्रतिक्रिया समय (औसत)
79.14s
कुल लागत
$0.291
रैंक
#60
कुल आउटपुट टोकन
124,566
प्रतिक्रिया समय (औसत)
33.54s
कुल लागत
$0.307
अनुशंसित मॉडल GLM 5 (medium)

It has the best score here (7.7), while responding about 2.4x faster than DeepSeek V4 Pro (high).

विस्तृत तुलना

मेट्रिक DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high रिलीज़: 2026-04-24 GLM 5 GLM 5 medium रिलीज़: 2026-02-12
स्कोर 7.7 7.7
रैंक #65 #60
विश्वसनीयता 10.0 10.0
संगति 7.7 8.1
बेंचमार्क कवरेज 22/22 टेस्ट · 66/66 प्रयास 21/22 टेस्ट · 63/66 प्रयास
सही परीक्षण
प्रति प्रयास पास दर 63.6% 78.8%
अस्थिर टेस्ट 6 4
कुल रन 66 63
प्रति परिणाम लागत 2.000 1.668
कुल लागत $0.291 $0.307
इनपुट कीमत $0.632 / 1M $0.950 / 1M
आउटपुट कीमत $1.264 / 1M $2.551 / 1M
कुल इनपुट टोकन 90,748 35,224
आउटपुट टोकन 10,462 21,570
रीजनिंग टोकन 178,719 102,996
प्रतिक्रिया समय (औसत) 79.14s 33.54s
प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) 416.76s 99.85s
प्रतिक्रिया समय (कुल) 1740.97s 435.99s

मॉडल जनरेशन शोकेस

Hamster playing table tennis

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

#65 DeepSeek V4 Pro

high
लागत
$0.023
समय
257.6s
टोकन
14,870 tok

#60 GLM 5

medium
लागत
$0.005
समय
20.7s
टोकन
2,068 tok

स्कोर के अनुसार शीर्ष मॉडल

स्कोर बनाम कुल लागत

प्रतिक्रिया समय (औसत)

स्कोर vs प्रतिक्रिया समय (औसत)

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

श्रेणी विवरण

कोडिंग स्कोर संगति प्रति प्रयास पास दर अस्थिर टेस्ट सही परीक्षण प्रतिक्रिया समय (औसत) इनपुट टोकन आउटपुट टोकन रीजनिंग टोकन
DeepSeek V4 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

त्वरित तुलना

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