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DeepSeek V4.1 Flash vs Ling 3.0 Flash (high)

平均スコアは 5.8 vs 5.8 でほぼ同等です。 Ling 3.0 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.123 です。 Ling 3.0 Flash (high) の方が高速で、13.08s vs 16.63s です、成功率は 36.2% vs 60.9% 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
#250
合計出力トークン
292,779
応答時間(平均)
16.63s
合計コスト
$0.123
順位
#251
合計出力トークン
299,456
応答時間(平均)
13.08s
合計コスト
$0.000
おすすめモデル DeepSeek V4.1 Flash

この比較で最も高いスコア(5.8)を出し、全 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 DeepSeek V4.1 Flash none リリース: 2026-09-10 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high リリース: 2026-07-24
スコア 5.8 5.8
順位 #250 #251
信頼性 9.7 9.8
一貫性 9.1 8.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 36.2% 60.9%
不安定なテスト 3 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 2.806 0.000
合計コスト $0.123 $0.000
入力価格 $0.020 / 1M $0.021 / 1M
出力価格 $0.396 / 1M $0.063 / 1M
合計入力トークン 337,756 132,044
出力トークン 292,779 92,135
推論トークン 0 207,321
応答時間(平均) 16.63s 13.08s
応答時間(最大) 247.66s 75.27s
応答時間(合計) 382.53s 287.79s
パラメータ 748B 総数 (16B アクティブ) 124B 総数 (5.1B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

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.

#250 DeepSeek V4.1 Flash

none
コスト
$0.021
時間
55.4s
トークン
17,181 tok

#251 Ling 3.0 Flash

high
コスト
$0.000
時間
30.7s
トークン
10,576 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 5.5 10.0 33.3% 0 83.66s 7,284 263,438 0
Ling 3.0 Flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152

クイック比較

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