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DeepSeek V4.1 Flash (low) vs GPT-5.4 Nano (medium)

DeepSeek V4.1 Flash (low) が平均スコアでリードし、8.0 vs 8.0 です。 DeepSeek V4.1 Flash (low) の benchmark コストが低く、$0.153 vs $0.187 です。 GPT-5.4 Nano (medium) の方が高速で、15.95s vs 28.04s です、成功率は 73.9% vs 66.7% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#90
合計出力トークン
371,547
応答時間(平均)
28.04s
合計コスト
$0.153
順位
#93
合計出力トークン
110,910
応答時間(平均)
15.95s
合計コスト
$0.187
おすすめモデル GPT-5.4 Nano (medium)

スコアはここでの最高値に近く(8.0 vs 8.0)、DeepSeek V4.1 Flash (low) より約 1.8 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash low リリース: 2026-09-10 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano medium リリース: 2026-03-17
スコア 8.0 8.0
順位 #90 #93
信頼性 9.6 10.0
一貫性 8.7 8.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 73.9% 66.7%
不安定なテスト 4 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.576 1.432
合計コスト $0.153 $0.187
入力価格 $0.020 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.396 / 1M $1.250 / 1M
合計入力トークン 266,849 237,088
出力トークン 8,284 8,235
推論トークン 363,263 102,675
応答時間(平均) 28.04s 15.95s
応答時間(最大) 149.84s 94.06s
応答時間(合計) 645.03s 366.93s
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

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.

#90 DeepSeek V4.1 Flash

low
コスト
$0.017
時間
43.6s
トークン
14,069 tok

#93 GPT-5.4 Nano

medium
コスト
$0.007
時間
24.6s
トークン
4,943 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 10.0 10.0 100.0% 0 40.66s 7,509 378 81,978
GPT-5.4 Nano 6.1 4.7 66.7% 2 19.12s 7,305 516 20,778

クイック比較

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