ナビゲーション
Advertise here

DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B が平均スコアでリードし、5.5 vs 5.4 です。 Qwen3.8 27B の benchmark コストが低く、~$0.006 vs $0.185 です。 Qwen3.8 27B の方が高速で、3.12s vs 14.85s です、成功率は 34.9% vs 40.9% 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: 2026-09-10

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
#245
合計出力トークン
11,445
応答時間(平均)
3.12s
合計コスト
~$0.006
おすすめモデル Qwen3.8 27B

ここでは最高スコア(5.5)で、DeepSeek V4.1 Flash より約 32.7 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 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none リリース: 2026-08-14
スコア 5.4 5.5
順位 #248 #245
信頼性 9.6 10.0
一貫性 9.3 10.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 34.9% 40.9%
不安定なテスト 2 0
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 2.642 ~0.063
合計コスト $0.185 ~$0.006
入力価格 $0.150 / 1M 該当なし
出力価格 $0.600 / 1M 該当なし
合計入力トークン 137,687 122,463
出力トークン 273,780 11,445
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 14.85s 3.12s
応答時間(最大) 247.66s 44.76s
応答時間(合計) 326.72s 68.69s
パラメータ 748B 総数 (16B アクティブ) 27.3B
公開状況 オープンソース 重み公開

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

#245 Qwen3.8 27B

none
コスト
~$0.001
時間
23.9s
トークン
1,922 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
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0

クイック比較

比較ペアを切り替え

DeepSeek V4.1 FlashnonevsLaguna S 2.1medium無料で利用可能Qwen3.8 27BnonevsHy4 previewlowNemotron 3.5 Lightninghigh無料で利用可能vsQwen3.8 27BnoneDeepSeek V4.1 FlashnonevsKAT-Coder-Air V2.5lowKAT-Coder-Air V2.5mediumvsQwen3.8 27BnoneDeepSeek V4.1 FlashnonevsLaguna S 2.1high無料で利用可能Laguna S 2.1medium無料で利用可能vsQwen3.8 27BnoneDeepSeek V4.1 FlashnonevsHy4 previewlowDeepSeek V4.1 FlashnonevsNemotron 3.5 Lightninghigh無料で利用可能KAT-Coder-Air V2.5highvsQwen3.8 27BnoneKAT-Coder-Air V2.5lowvsQwen3.8 27BnoneDeepSeek V4.1 FlashnonevsKAT-Coder-Air V2.5medium