Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs GLM 5.3 (high)

GLM 5.3 (high) unggul dalam skor rata-rata dengan 7.3 vs 7.3. DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.106 vs $0.403. GLM 5.3 (high) lebih cepat di 27.82s vs 84.66s, dengan tingkat keberhasilan 71.2% vs 74.2%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-08-20

Peringkat
#103
Total token output
550,855
Waktu respons (rata-rata)
84.66s
Total Biaya
$0.106
Peringkat
#99
Total token output
63,667
Waktu respons (rata-rata)
27.82s
Total Biaya
$0.403
Model yang direkomendasikan DeepSeek V4 Flash 0731 (medium)

Its score stays close to the best score here (7.3 vs 7.3), while costing about 3.8x less than GLM 5.3 (high).

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 medium Rilis: 2026-08-01 GLM 5.3 GLM 5.3 high Rilis: 2026-08-20
Skor 7.3 7.3
Peringkat #103 #99
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 7.1 7.5
Percobaan 66/66 66/66
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 71.2% 74.2%
Tes tidak stabil 8 7
Total Run 66 66
Biaya per hasil 0.960 3.099
Total Biaya $0.106 $0.403
Harga input $0.140 / 1M $1.400 / 1M
Harga output $0.280 / 1M $4.400 / 1M
Total token input 89,819 87,601
Token output 58,398 6,006
Token penalaran 492,457 57,661
Waktu respons (rata-rata) 84.66s 27.82s
Waktu respons (maks) 288.78s 159.91s
Waktu respons (total) 1862.46s 612.06s
Parameter 284B total (13B aktif) 744B total (40B aktif)
Ketersediaan Tertutup Tertutup

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#103 DeepSeek V4 Flash 0731

medium
Biaya
$0.004
Waktu
93.3s
Token
13,252 tok

#99 GLM 5.3

high
Biaya
$0.085
Waktu
362.5s
Token
19,310 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 6.4 4.4 77.8% 2 198.78s 6,032 4,109 160,154
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan