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DeepSeek V4.1 Flash (low) vs GPT-5.6 Luna (high)

平均スコアは 8.0 vs 8.0 でほぼ同等です。 DeepSeek V4.1 Flash (low) の benchmark コストが低く、$0.153 vs $0.207 です。 GPT-5.6 Luna (high) の方が高速で、18.39s vs 28.04s です、成功率は 73.9% vs 71.0% 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
#91
合計出力トークン
139,395
応答時間(平均)
18.39s
合計コスト
$0.207
おすすめモデル GPT-5.6 Luna (high)

ここでは最高スコア(8.0)で、DeepSeek V4.1 Flash (low) より約 1.5 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-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high リリース: 2026-07-09
スコア 8.0 8.0
順位 #90 #91
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% 71.0%
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 5.882
合計コスト $0.153 $0.207
入力価格 $0.020 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.396 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 266,849 197,896
出力トークン 8,284 6,211
推論トークン 363,263 133,184
応答時間(平均) 28.04s 18.39s
応答時間(最大) 149.84s 111.09s
応答時間(合計) 645.03s 422.93s
パラメータ 748B 総数 (16B アクティブ) ~400B 総数 (~17B 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

#91 GPT-5.6 Luna

high
コスト
$0.033
時間
34.2s
トークン
5,484 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-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

クイック比較

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