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DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs GPT-5.2 Chat

平均スコアは 8.0 vs 8.0 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Flash 0731 (high) の benchmark コストが低く、$0.123 vs $0.604 です。 GPT-5.2 Chat の方が高速で、7.65s vs 110.77s です、成功率は 78.8% vs 74.2% 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: 2026-08-01

順位
#40
合計出力トークン
544,164
応答時間(平均)
110.77s
合計コスト
$0.123
順位
#38
合計出力トークン
30,424
応答時間(平均)
7.65s
合計コスト
$0.604
おすすめモデル GPT-5.2 Chat

ここでは最高スコア(8.0)で、DeepSeek V4 Flash 0731 (high) より約 14.5 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high リリース: 2026-08-01 GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none リリース: 2025-12-11
スコア 8.0 8.0
順位 #40 #38
信頼性 9.6 10.0
一貫性 7.8 8.6
正解テスト
試行ごとの合格率 78.8% 74.2%
不安定なテスト 6 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.878 4.308
合計コスト $0.123 $0.604
入力価格 $0.140 / 1M $1.750 / 1M
出力価格 $0.280 / 1M $14.000 / 1M
合計入力トークン 96,609 101,248
出力トークン 32,924 30,424
推論トークン 511,240 0
応答時間(平均) 110.77s 7.65s
応答時間(最大) 600.61s 38.52s
応答時間(合計) 2437.00s 168.39s

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.

#40 DeepSeek V4 Flash 0731

high
無効なSVG
コスト
$0.000
時間
187.3s
トークン
19,048 tok

#38 GPT-5.2 Chat

none
コスト
$0.010
時間
15.3s
トークン
797 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 Flash 0731 6.3 4.2 77.8% 2 252.67s 7,044 2,160 191,210
GPT-5.2 Chat 8.8 7.8 88.9% 1 9.82s 7,305 6,731 0

クイック比較

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