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DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs GPT-5.6 Luna (medium)

平均スコアは 7.4 vs 7.4 でほぼ同等です。 GPT-5.6 Luna (medium) の benchmark コストが低く、$0.101 vs $0.307 です。 GPT-5.6 Luna (medium) の方が高速で、9.64s vs 88.15s です、成功率は 71.0% vs 62.3% 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
#124
合計出力トークン
414,035
応答時間(平均)
88.15s
合計コスト
$0.307
順位
#122
合計出力トークン
47,986
応答時間(平均)
9.64s
合計コスト
$0.101
おすすめモデル GPT-5.6 Luna (medium)

ここでは最高スコア(7.4)で、DeepSeek V4 Flash 0731 (low) より約 3.1 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-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium リリース: 2026-07-09
スコア 7.4 7.4
順位 #124 #122
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.0 9.0
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 71.0% 62.3%
不安定なテスト 6 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.840 2.822
合計コスト $0.307 $0.101
入力価格 $0.010 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $1.280 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 231,356 212,780
出力トークン 43,054 6,849
推論トークン 370,981 41,137
応答時間(平均) 88.15s 9.64s
応答時間(最大) 438.65s 58.09s
応答時間(合計) 2027.36s 221.62s
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.

#124 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

#122 GPT-5.6 Luna

medium
コスト
$0.014
時間
14.6s
トークン
2,362 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-5.6 Luna 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

クイック比較

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