Navigasi
Advertise here

DeepSeek V4 Pro 0423 (high) vs GLM 5.3 Flash (max)

GLM 5.3 Flash (max) unggul dalam skor rata-rata dengan 9.0 vs 8.1. GLM 5.3 Flash (max) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.089 vs $0.149. GLM 5.3 Flash (max) lebih cepat di 54.04s vs 91.29s, dengan tingkat keberhasilan 65.2% vs 82.6%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-10-19

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#106
Total token output
211,343
Waktu respons (rata-rata)
91.29s
Total Biaya
$0.149
Peringkat
#53
Total token output
216,119
Waktu respons (rata-rata)
54.04s
Total Biaya
$0.089
Model yang direkomendasikan GLM 5.3 Flash (max)

It has the best score here (9.0), while costing about 1.7x less than DeepSeek V4 Pro 0423 (high).

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high Rilis: 2026-04-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max Rilis: 2026-08-26
Skor 8.1 9.0
Peringkat #106 #53
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 7.8 9.0
Percobaan 69/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 65.2% 82.6%
Tes tidak stabil 6 3
Total Run 69 69
Biaya per hasil 3.717 0.519
Total Biaya $0.149 $0.089
Harga input $0.209 / 1M $0.150 / 1M
Harga output $0.418 / 1M $0.500 / 1M
Harga baca cache $0.018 / 1M $0.030 / 1M
Harga tulis cache T/A T/A
Total token input 287,061 255,743
Token output 32,056 8,684
Token penalaran 196,607 207,435
Waktu respons (rata-rata) 91.29s 54.04s
Waktu respons (maks) 416.76s 333.47s
Waktu respons (total) 2099.56s 1242.97s
Parameter 1.6T total (49B aktif) 320B total (18B aktif)
Ketersediaan Sumber terbuka Sumber terbuka

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.

#106 DeepSeek V4 Pro 0423

high
Biaya
$0.023
Waktu
257.6s
Token
14,870 tok

#53 GLM 5.3 Flash

max
Biaya
$0.005
Waktu
296.5s
Token
16,250 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 Pro 0423 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

Ganti Pasangan Perbandingan