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DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs GPT-6 Luna (high)

DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.7 です。 GPT-6 Luna (high) の benchmark コストが低く、$0.074 vs $0.462 です。 GPT-6 Luna (high) の方が高速で、20.37s vs 94.16s です、成功率は 72.5% vs 73.9% 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
#110
合計出力トークン
577,214
応答時間(平均)
94.16s
合計コスト
$0.462
順位
#111
合計出力トークン
101,587
応答時間(平均)
20.37s
合計コスト
$0.074
おすすめモデル GPT-6 Luna (high)

スコアはここでの最高値に近く(7.7 vs 7.8)、DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) より約 6.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 medium リリース: 2026-08-01 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high リリース: 2026-09-23
スコア 7.8 7.7
順位 #110 #111
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.2 8.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 72.5% 73.9%
不安定なテスト 8 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.176 0.492
合計コスト $0.462 $0.074
入力価格 $0.010 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $1.280 / 1M $0.500 / 1M
合計入力トークン 274,189 229,986
出力トークン 66,689 6,037
推論トークン 510,525 95,550
応答時間(平均) 94.16s 20.37s
応答時間(最大) 303.26s 106.93s
応答時間(合計) 2165.72s 468.52s
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.

#110 DeepSeek V4 Flash 0731

medium
コスト
$0.004
時間
93.3s
トークン
13,252 tok

#111 GPT-6 Luna

high
コスト
$0.003
時間
49.2s
トークン
5,231 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 6.4 4.4 77.8% 2 198.78s 6,032 4,109 160,154
GPT-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

クイック比較

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