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DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs GPT-5 Nano (medium)

DeepSeek V4.1 Flash 1017 が平均スコアでリードし、5.8 vs 5.7 です。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 の benchmark コストが低く、$0.055 vs $0.159 です。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 の方が高速で、3.46s vs 56.55s です、成功率は 36.2% vs 53.6% 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
#296
合計出力トークン
16,806
応答時間(平均)
3.46s
合計コスト
$0.055
順位
#302
合計出力トークン
307,921
応答時間(平均)
56.55s
合計コスト
$0.159
おすすめモデル DeepSeek V4.1 Flash 1017

ここでは最高スコア(5.8)で、GPT-5 Nano (medium) より約 2.9 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 none リリース: 2026-10-18 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium リリース: 2025-08-07
スコア 5.8 5.7
順位 #296 #302
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.7 6.5
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 36.2% 53.6%
不安定なテスト 1 10
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.678 1.737
合計コスト $0.055 $0.159
入力価格 $0.150 / 1M $0.050 / 1M
出力価格 $0.600 / 1M $0.400 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.003 / 1M $0.005 / 1M
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 293,927 314,436
出力トークン 16,806 13,578
推論トークン 0 294,343
応答時間(平均) 3.46s 56.55s
応答時間(最大) 43.95s 227.89s
応答時間(合計) 79.48s 961.32s
パラメータ ~748B 総数 (~16B アクティブ) ~120B 総数 (~5B 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.

#296 DeepSeek V4.1 Flash 1017

none
コスト
$0.001
時間
7.1s
トークン
2,012 tok

#302 GPT-5 Nano

medium
コスト
$0.006
時間
108.5s
トークン
13,209 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 5.6 9.9 33.3% 0 2.38s 7,284 3,922 0
GPT-5 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152

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