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

DeepSeek V4 Flash 0731 (low) が平均スコアでリードし、8.0 vs 7.9 です。 DeepSeek V4 Flash 0731 (low) の benchmark コストが低く、$0.044 vs $0.594 です。 GPT-5.2 Chat の方が高速で、7.73s vs 77.55s です、成功率は 71.2% vs 69.7% 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
#73
合計出力トークン
385,989
応答時間(平均)
77.55s
合計コスト
$0.044
順位
#79
合計出力トークン
29,742
応答時間(平均)
7.73s
合計コスト
$0.594
おすすめモデル DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

ここでは最高スコア(8.0)で、GPT-5.2 Chat より約 13.5 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 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 7.9
順位 #73 #79
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.3 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 71.2% 69.7%
不安定なテスト 5 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.553 4.564
合計コスト $0.044 $0.594
入力価格 $0.065 / 1M $1.750 / 1M
出力価格 $0.180 / 1M $14.000 / 1M
合計入力トークン 93,345 101,104
出力トークン 35,723 29,742
推論トークン 350,266 0
応答時間(平均) 77.55s 7.73s
応答時間(最大) 438.65s 38.52s
応答時間(合計) 1706.18s 162.40s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) ~400B 総数 (~17B アクティブ)
公開状況 クローズド 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.

#73 DeepSeek V4 Flash 0731

low
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
78.1s
トークン
8,090 tok

#79 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 7.3 5.1 77.8% 2 163.31s 5,953 782 86,028
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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