ナビゲーション
AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

平均スコアは 7.3 vs 7.3 でほぼ同等です。 GLM 5.3 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.029 vs $0.046 です。 GLM 5.3 Flash (high) の方が高速で、25.36s vs 84.66s です、成功率は 71.2% vs 66.7% 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: 2026-08-26

順位
#105
合計出力トークン
550,855
応答時間(平均)
84.66s
合計コスト
$0.046
順位
#102
合計出力トークン
78,318
応答時間(平均)
25.36s
合計コスト
$0.029
おすすめモデル GLM 5.3 Flash (high)

ここでは最高スコア(7.3)で、DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) より約 1.6 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 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high リリース: 2026-08-26
スコア 7.3 7.3
順位 #105 #102
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.1 8.9
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 71.2% 66.7%
不安定なテスト 8 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.960 0.216
合計コスト $0.046 $0.029
入力価格 $0.060 / 1M $0.075 / 1M
出力価格 $0.120 / 1M $0.250 / 1M
合計入力トークン 89,819 113,003
出力トークン 58,398 11,558
推論トークン 492,457 66,760
応答時間(平均) 84.66s 25.36s
応答時間(最大) 288.78s 163.41s
応答時間(合計) 1862.46s 558.01s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 320B 総数 (18B 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.

#105 DeepSeek V4 Flash 0731

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

#102 GLM 5.3 Flash

high
コスト
$0.003
時間
186.7s
トークン
10,486 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
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

クイック比較

比較ペアを切り替え