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

平均スコアは 8.0 vs 8.0 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Flash 0731 (low) の benchmark コストが低く、$0.044 vs $1.188 です。 GLM 5.2 (high) の方が高速で、69.86s 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
#75
合計出力トークン
364,655
応答時間(平均)
69.86s
合計コスト
$1.188
おすすめモデル DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

ここでは最高スコア(8.0)で、GLM 5.2 (high) より約 27.1 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 GLM 5.2 GLM 5.2 high リリース: 2026-06-17
スコア 8.0 8.0
順位 #73 #75
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 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.553 6.849
合計コスト $0.044 $1.188
入力価格 $0.065 / 1M $0.966 / 1M
出力価格 $0.180 / 1M $3.036 / 1M
合計入力トークン 93,345 83,822
出力トークン 35,723 72,040
推論トークン 350,266 292,615
応答時間(平均) 77.55s 69.86s
応答時間(最大) 438.65s 599.43s
応答時間(合計) 1706.18s 1536.98s
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.

#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

#75 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 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
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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