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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high) vs Ling 3.1 Flash (high)

平均スコアは 7.8 vs 7.9 でほぼ同等です。 Ling 3.1 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.589 です。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high) の方が高速で、58.56s vs 87.39s です、成功率は 71.0% vs 69.6% 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: 2026-10-19

比較対象モデル

順位
#126
合計出力トークン
911,334
応答時間(平均)
58.56s
合計コスト
$0.589
順位
#125
合計出力トークン
618,331
応答時間(平均)
87.39s
合計コスト
$0.000
おすすめモデル DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high)

この比較で最も高いスコア(7.8)を出し、2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 high リリース: 2026-10-18 Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash high リリース: 2026-10-03
スコア 7.8 7.9
順位 #126 #125
信頼性 10.0 9.8
一貫性 7.8 9.3
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 71.0% 69.6%
不安定なテスト 6 2
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 4.530 0.000
合計コスト $0.589 $0.000
入力価格 $0.150 / 1M $0.000 / 1M
出力価格 $0.600 / 1M $0.000 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.003 / 1M 該当なし
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 279,873 324,691
出力トークン 7,049 181,251
推論トークン 904,285 506,441
応答時間(平均) 58.56s 87.39s
応答時間(最大) 440.77s 665.85s
応答時間(合計) 1346.87s 2010.08s
パラメータ ~748B 総数 (~16B アクティブ) 560B 総数 (25B アクティブ)
公開状況 オープンソース クローズド

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

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.

#126 DeepSeek V4.1 Flash 1017

high
コスト
$0.004
時間
27.2s
トークン
7,593 tok

#125 Ling 3.1 Flash

high
コスト
$0.000
時間
181.1s
トークン
21,073 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
DeepSeek V4.1 Flash 1017 4.5 1.4 66.7% 3 196.67s 7,434 217 446,179
Ling 3.1 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 83.41s 8,298 17,470 54,626

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