Navigasi
Advertise here

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) vs Muse Wonder (minimal)

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) unggul dalam skor rata-rata dengan 9.2 vs 9.1. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.355 vs $1.639. Muse Wonder (minimal) lebih cepat di 7.72s vs 32.55s, dengan tingkat keberhasilan 78.3% vs 76.8%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-10-19

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#36
Total token output
523,482
Waktu respons (rata-rata)
32.55s
Total Biaya
$0.355
Peringkat
#44
Total token output
34,224
Waktu respons (rata-rata)
7.72s
Total Biaya
$1.639
Model yang direkomendasikan DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low)

It has the best score here (9.2), while costing about 4.6x less than Muse Wonder (minimal).

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 low Rilis: 2026-10-18 Muse Wonder Muse Wonder minimal Rilis: 2026-10-13
Skor 9.2 9.1
Peringkat #36 #44
Keandalan 10.0 9.7
Konsistensi 9.0 9.3
Percobaan 69/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 78.3% 76.8%
Tes tidak stabil 3 2
Total Run 69 69
Biaya per hasil 2.214 9.639
Total Biaya $0.355 $1.639
Harga input $0.150 / 1M $4.000 / 1M
Harga output $0.600 / 1M $20.000 / 1M
Harga baca cache $0.003 / 1M $0.200 / 1M
Harga tulis cache T/A T/A
Total token input 267,122 238,532
Token output 7,369 9,812
Token penalaran 516,113 24,412
Waktu respons (rata-rata) 32.55s 7.72s
Waktu respons (maks) 443.63s 42.89s
Waktu respons (total) 748.62s 177.57s
Parameter ~748B total (~16B aktif) ~1T total (~50B aktif)
Ketersediaan Sumber terbuka Tertutup

Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#36 DeepSeek V4.1 Flash 1017

low
Biaya
$0.006
Waktu
63.8s
Token
11,236 tok

#44 Muse Wonder

minimal
Biaya
$0.048
Waktu
15.1s
Token
2,488 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
DeepSeek V4.1 Flash 1017 10.0 10.0 100.0% 0 27.01s 7,509 323 45,628
Muse Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 6.86s 7,401 809 7,336

Ganti Pasangan Perbandingan