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DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs GLM 5.2 (medium)

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) が平均スコアでリードし、8.4 vs 8.2 です。 GLM 5.2 (medium) の benchmark コストが低く、$0.398 vs $0.578 です。 GLM 5.2 (medium) の方が高速で、26.88s vs 118.83s です、成功率は 76.8% vs 81.2% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#74
合計出力トークン
532,511
応答時間(平均)
118.83s
合計コスト
$0.578
順位
#83
合計出力トークン
81,020
応答時間(平均)
26.88s
合計コスト
$0.398
おすすめモデル GLM 5.2 (medium)

スコアはここでの最高値に近く(8.2 vs 8.4)、DeepSeek V4 Flash 0731 (high) より約 4.4 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 GLM 5.2 GLM 5.2 medium リリース: 2026-06-17
スコア 8.4 8.2
順位 #74 #83
信頼性 10.0 9.6
一貫性 8.1 8.1
試行回数 69/69 66/69
正解テスト
試行ごとの合格率 76.8% 81.2%
不安定なテスト 5 4
総実行回数 69 66
結果あたりのコスト 1.069 2.890
合計コスト $0.578 $0.398
入力価格 $0.010 / 1M $0.325 / 1M
出力価格 $1.280 / 1M $3.990 / 1M
合計入力トークン 281,863 227,164
出力トークン 24,535 20,029
推論トークン 507,976 60,991
応答時間(平均) 118.83s 26.88s
応答時間(最大) 600.61s 102.40s
応答時間(合計) 2733.01s 591.34s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 クローズド 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.

#74 DeepSeek V4 Flash 0731

high
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
187.3s
トークン
19,048 tok

#83 GLM 5.2

medium
コスト
$0.041
時間
195.8s
トークン
9,287 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 6.3 55.6% 1 252.67s 7,044 2,160 191,210
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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