Navigasi
Advertise here

DeepSeek V4.1 Flash (low) vs Qwen3.5-27B (medium)

DeepSeek V4.1 Flash (low) unggul dalam skor rata-rata dengan 8.0 vs 7.9. DeepSeek V4.1 Flash (low) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.153 vs $1.135. DeepSeek V4.1 Flash (low) lebih cepat di 28.04s vs 114.73s, dengan tingkat keberhasilan 73.9% vs 76.8%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-10-01

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#90
Total token output
371,547
Waktu respons (rata-rata)
28.04s
Total Biaya
$0.153
Peringkat
#96
Total token output
635,288
Waktu respons (rata-rata)
114.73s
Total Biaya
$1.135
Model yang direkomendasikan DeepSeek V4.1 Flash (low)

It has the best score here (8.0), while costing about 7.4x less than Qwen3.5-27B (medium).

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash low Rilis: 2026-09-10 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium Rilis: 2026-02-24
Skor 8.0 7.9
Peringkat #90 #96
Keandalan 9.6 10.0
Konsistensi 8.7 7.9
Percobaan 69/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 73.9% 76.8%
Tes tidak stabil 4 6
Total Run 69 69
Biaya per hasil 1.576 8.104
Total Biaya $0.153 $1.135
Harga input $0.020 / 1M $0.195 / 1M
Harga output $0.396 / 1M $1.560 / 1M
Total token input 266,849 288,919
Token output 8,284 17,484
Token penalaran 363,263 617,804
Waktu respons (rata-rata) 28.04s 114.73s
Waktu respons (maks) 149.84s 1026.43s
Waktu respons (total) 645.03s 2638.74s
Parameter 748B total (16B aktif) 27B
Ketersediaan Sumber terbuka Sumber terbuka

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#90 DeepSeek V4.1 Flash

low
Biaya
$0.017
Waktu
43.6s
Token
14,069 tok

#96 Qwen3.5-27B

medium
Biaya
$0.008
Waktu
62.0s
Token
3,099 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 10.0 10.0 100.0% 0 40.66s 7,509 378 81,978
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan