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

DeepSeek V4 Pro 0423 vs GLM 5.3 Flash (high)

DeepSeek V4 Pro 0423 unggul dalam skor rata-rata dengan 7.4 vs 7.3. GLM 5.3 Flash (high) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.084 vs $0.311. DeepSeek V4 Pro 0423 lebih cepat di 14.05s vs 29.11s, dengan tingkat keberhasilan 49.3% vs 66.7%.

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

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#129
Total token output
46,004
Waktu respons (rata-rata)
14.05s
Total Biaya
$0.311
Peringkat
#132
Total token output
99,340
Waktu respons (rata-rata)
29.11s
Total Biaya
$0.084
Model yang direkomendasikan GLM 5.3 Flash (high)

Its score stays close to the best score here (7.3 vs 7.4), while costing about 3.7x less than DeepSeek V4 Pro 0423.

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none Rilis: 2026-04-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high Rilis: 2026-08-26
Skor 7.4 7.3
Peringkat #129 #132
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 8.7 8.6
Percobaan 69/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 49.3% 66.7%
Tes tidak stabil 4 4
Total Run 69 69
Biaya per hasil 2.341 0.426
Total Biaya $0.311 $0.084
Harga input $0.783 / 1M $0.150 / 1M
Harga output $1.566 / 1M $0.500 / 1M
Total token input 304,186 225,013
Token output 46,004 12,197
Token penalaran 0 87,143
Waktu respons (rata-rata) 14.05s 29.11s
Waktu respons (maks) 119.44s 163.41s
Waktu respons (total) 323.17s 669.54s
Parameter 1.6T total (49B aktif) 320B total (18B aktif)
Ketersediaan Sumber terbuka Sumber terbuka

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#129 DeepSeek V4 Pro 0423

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Biaya
$0.000
Waktu
300.0s
Token
0 tok

#132 GLM 5.3 Flash

high
Biaya
$0.003
Waktu
186.7s
Token
10,486 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 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan