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DeepSeek V4.1 Flash (max) vs GPT-6 Luna (high)

平均スコアは 8.3 vs 8.3 でほぼ同等です。 GPT-6 Luna (high) の benchmark コストが低く、$0.054 vs $0.445 です。 GPT-6 Luna (high) の方が高速で、17.53s vs 61.35s です、成功率は 68.2% vs 75.8% 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: 2026-09-23

比較対象モデル

順位
#71
合計出力トークン
871,126
応答時間(平均)
61.35s
合計コスト
$0.445
順位
#73
合計出力トークン
91,405
応答時間(平均)
17.53s
合計コスト
$0.054
おすすめモデル GPT-6 Luna (high)

ここでは最高スコア(8.3)で、DeepSeek V4.1 Flash (max) より約 8.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash max リリース: 2026-09-10 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high リリース: 2026-09-23
スコア 8.3 8.3
順位 #71 #73
信頼性 9.1 10.0
一貫性 9.2 9.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 68.2% 75.8%
不安定なテスト 2 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 3.829 0.359
合計コスト $0.445 $0.054
入力価格 $0.100 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $0.500 / 1M $0.500 / 1M
合計入力トークン 89,024 80,441
出力トークン 5,558 4,761
推論トークン 865,568 86,644
応答時間(平均) 61.35s 17.53s
応答時間(最大) 335.08s 106.93s
応答時間(合計) 1349.61s 385.74s
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.

#71 DeepSeek V4.1 Flash

max
コスト
$0.066
時間
211.0s
トークン
54,712 tok

#73 GPT-6 Luna

high
コスト
$0.003
時間
49.2s
トークン
5,231 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 62.50s 7,509 373 132,357
GPT-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

クイック比較

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