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DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-5.6 Luna

平均スコアは 5.4 vs 5.4 でほぼ同等です。 GPT-5.6 Luna の benchmark コストが低く、$0.029 vs $0.185 です。 GPT-5.6 Luna の方が高速で、1.50s vs 14.85s です、成功率は 34.9% vs 36.4% 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: 2026-09-10

比較対象モデル

順位
#248
合計出力トークン
273,780
応答時間(平均)
14.85s
合計コスト
$0.185
順位
#251
合計出力トークン
6,709
応答時間(平均)
1.50s
合計コスト
$0.029
おすすめモデル GPT-5.6 Luna

ここでは最高スコア(5.4)で、DeepSeek V4.1 Flash より約 6.5 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash none リリース: 2026-09-10 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none リリース: 2026-07-09
スコア 5.4 5.4
順位 #248 #251
信頼性 9.6 10.0
一貫性 9.3 8.8
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 34.9% 36.4%
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 2.642 2.357
合計コスト $0.185 $0.029
入力価格 $0.150 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.600 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 137,687 101,332
出力トークン 273,780 6,709
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 14.85s 1.50s
応答時間(最大) 247.66s 10.57s
応答時間(合計) 326.72s 33.05s
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.

#248 DeepSeek V4.1 Flash

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

#251 GPT-5.6 Luna

none
コスト
$0.016
時間
15.8s
トークン
2,685 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
GPT-5.6 Luna 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0

クイック比較

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