Navigasi
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

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

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) unggul dalam skor rata-rata dengan 8.4 vs 8.2. GLM 5.2 (medium) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.398 vs $0.578. GLM 5.2 (medium) lebih cepat di 26.88s vs 118.83s, dengan tingkat keberhasilan 76.8% vs 81.2%.

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

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#74
Total token output
532,511
Waktu respons (rata-rata)
118.83s
Total Biaya
$0.578
Peringkat
#83
Total token output
81,020
Waktu respons (rata-rata)
26.88s
Total Biaya
$0.398
Model yang direkomendasikan GLM 5.2 (medium)

Its score stays close to the best score here (8.2 vs 8.4), while responding about 4.4x 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 8.4 8.2
Peringkat #74 #83
Keandalan 10.0 9.6
Konsistensi 8.1 8.1
Percobaan 69/69 66/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 76.8% 81.2%
Tes tidak stabil 5 4
Total Run 69 66
Biaya per hasil 1.069 2.890
Total Biaya $0.578 $0.398
Harga input $0.010 / 1M $0.325 / 1M
Harga output $1.280 / 1M $3.990 / 1M
Total token input 281,863 227,164
Token output 24,535 20,029
Token penalaran 507,976 60,991
Waktu respons (rata-rata) 118.83s 26.88s
Waktu respons (maks) 600.61s 102.40s
Waktu respons (total) 2733.01s 591.34s
Parameter 284B total (13B aktif) 744B total (40B aktif)
Ketersediaan Tertutup Sumber terbuka

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#74 DeepSeek V4 Flash 0731

high
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
Biaya
$0.000
Waktu
187.3s
Token
19,048 tok

#83 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 6.3 55.6% 1 252.67s 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