Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs GLM 5.2 (medium)

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) unggul dalam skor rata-rata dengan 8.0 vs 7.8. GLM 5.2 (medium) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.066 vs $0.079. GLM 5.2 (medium) lebih cepat di 23.28s vs 110.77s, dengan tingkat keberhasilan 78.8% vs 80.3%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-08-02

Peringkat
#41
Total token output
544,164
Waktu respons (rata-rata)
110.77s
Total Biaya
$0.079
Peringkat
#49
Total token output
61,761
Waktu respons (rata-rata)
23.28s
Total Biaya
$0.066
Model yang direkomendasikan GLM 5.2 (medium)

Its score stays close to the best score here (7.8 vs 8.0), while responding about 4.8x faster than DeepSeek V4 Flash 0731 (high).

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high Rilis: 2026-08-01 GLM 5.2 GLM 5.2 medium Rilis: 2026-06-17
Skor 8.0 7.8
Peringkat #41 #49
Keandalan 9.6 9.5
Konsistensi 7.8 8.0
Cakupan benchmark 22/22 tes · 66/66 percobaan 21/22 tes · 63/66 percobaan
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 78.8% 80.3%
Tes tidak stabil 6 4
Total Run 66 63
Biaya per hasil 0.878 2.159
Total Biaya $0.079 $0.066
Harga input $0.090 / 1M $0.285 / 1M
Harga output $0.180 / 1M $0.894 / 1M
Total token input 96,609 37,199
Token output 32,924 12,261
Token penalaran 511,240 49,500
Waktu respons (rata-rata) 110.77s 23.28s
Waktu respons (maks) 600.61s 101.36s
Waktu respons (total) 2437.00s 488.94s

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#41 DeepSeek V4 Flash 0731

high
SVG tidak valid
Biaya
$0.000
Waktu
187.3s
Token
19,048 tok

#49 GLM 5.2

medium
Biaya
$0.041
Waktu
195.8s
Token
9,287 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 Flash 0731 6.3 4.2 77.8% 2 252.67s 7,044 2,160 191,210
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan