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DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-5 Nano (medium)

平均スコアは 5.8 vs 5.7 でほぼ同等です。 DeepSeek V4.1 Flash の benchmark コストが低く、$0.123 vs $0.139 です。 DeepSeek V4.1 Flash の方が高速で、16.63s vs 56.55s です、成功率は 36.2% vs 53.6% 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
#254
合計出力トークン
307,921
応答時間(平均)
56.55s
合計コスト
$0.139
おすすめモデル DeepSeek V4.1 Flash

ここでは最高スコア(5.8)で、GPT-5 Nano (medium) より約 3.4 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash none リリース: 2026-09-10 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium リリース: 2025-08-07
スコア 5.8 5.7
順位 #250 #254
信頼性 9.7 10.0
一貫性 9.1 6.5
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 36.2% 53.6%
不安定なテスト 3 10
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 2.806 1.737
合計コスト $0.123 $0.139
入力価格 $0.020 / 1M $0.050 / 1M
出力価格 $0.396 / 1M $0.400 / 1M
合計入力トークン 337,756 314,436
出力トークン 292,779 13,578
推論トークン 0 294,343
応答時間(平均) 16.63s 56.55s
応答時間(最大) 247.66s 227.89s
応答時間(合計) 382.53s 961.32s
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.

#250 DeepSeek V4.1 Flash

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

#254 GPT-5 Nano

medium
コスト
$0.006
時間
108.5s
トークン
13,209 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 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152

クイック比較

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