Navigasi
Advertise here

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

Skor rata-rata hampir imbang di 8.6 vs 8.6. Muse Ember (max) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.346 vs $1.204. Muse Ember (max) lebih cepat di 19.05s vs 61.58s, dengan tingkat keberhasilan 69.6% vs 72.5%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-11-10

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#88
Total token output
908,171
Waktu respons (rata-rata)
61.58s
Total Biaya
$1.204
Peringkat
#87
Total token output
637,819
Waktu respons (rata-rata)
19.05s
Total Biaya
$0.346
Model yang direkomendasikan Muse Ember (max)

It has the best score here (8.6), while costing about 3.5x less than DeepSeek V4.1 Flash (max).

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash max Rilis: 2026-09-10 Muse Ember Muse Ember max Rilis: 2026-11-09
Skor 8.6 8.6
Peringkat #88 #87
Keandalan 9.4 10.0
Konsistensi 9.3 8.9
Percobaan 69/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 69.6% 72.5%
Tes tidak stabil 2 3
Total Run 69 69
Biaya per hasil 3.715 2.304
Total Biaya $1.204 $0.346
Harga input $0.013 / 1M $0.100 / 1M
Harga output $1.320 / 1M $0.500 / 1M
Harga baca cache $0.013 / 1M $0.004 / 1M
Harga tulis cache T/A $0.125 / 1M
Total token input 414,054 265,489
Token output 7,635 12,179
Token penalaran 900,536 625,640
Waktu respons (rata-rata) 61.58s 19.05s
Waktu respons (maks) 335.08s 79.28s
Waktu respons (total) 1416.24s 438.15s
Parameter 748B total (16B aktif) ~150B total (~10B 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.

#88 DeepSeek V4.1 Flash

max
Biaya
$0.066
Waktu
211.0s
Token
54,712 tok

#87 Muse Ember

max
Biaya
$0.008
Waktu
23.3s
Token
14,138 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 62.50s 7,509 373 132,357
Muse Ember 10.0 10.0 100.0% 0 12.46s 7,410 1,595 49,511

Ganti Pasangan Perbandingan