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Claude Opus 4.8 (low) vs DeepSeek V4 Pro (high)

Claude Opus 4.8 (low) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.7 です。 DeepSeek V4 Pro (high) の benchmark コストが低く、$0.454 vs $2.089 です。 Claude Opus 4.8 (low) の方が高速で、12.88s vs 92.50s です、成功率は 80.3% vs 63.6% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-09-28

比較対象モデル

順位
#103
合計出力トークン
52,237
応答時間(平均)
12.88s
合計コスト
$2.089
順位
#108
合計出力トークン
209,444
応答時間(平均)
92.50s
合計コスト
$0.454
おすすめモデル Claude Opus 4.8 (low)

ここでは最高スコア(7.8)で、DeepSeek V4 Pro (high) より約 7.2 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 low リリース: 2026-05-28 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high リリース: 2026-04-24
スコア 7.8 7.7
順位 #103 #108
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.9 7.7
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 80.3% 63.6%
不安定なテスト 3 6
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 13.054 2.251
合計コスト $2.089 $0.454
入力価格 $5.000 / 1M $0.956 / 1M
出力価格 $25.000 / 1M $1.911 / 1M
合計入力トークン 156,522 90,757
出力トークン 43,056 22,928
推論トークン 9,181 186,516
応答時間(平均) 12.88s 92.50s
応答時間(最大) 127.97s 416.76s
応答時間(合計) 283.32s 2035.01s
パラメータ ~5T 総数 (~500B アクティブ) 1.6T 総数 (49B アクティブ)
公開状況 クローズド オープンソース

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#103 Claude Opus 4.8

low
コスト
$0.031
時間
14.1s
トークン
1,345 tok

#108 DeepSeek V4 Pro

high
コスト
$0.023
時間
257.6s
トークン
14,870 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Claude Opus 4.8 6.6 4.6 77.8% 2 7.58s 10,590 3,637 809
DeepSeek V4 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580

クイック比較

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