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DeepSeek V4 Flash 0731 vs Ling-2.6-1T

DeepSeek V4 Flash 0731 が平均スコアでリードし、5.4 vs 5.3 です。 DeepSeek V4 Flash 0731 の benchmark コストが低く、$0.011 vs $0.016 です。 Ling-2.6-1T の方が高速で、8.59s vs 20.72s です、成功率は 27.3% vs 18.2% 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
#254
合計出力トークン
25,426
応答時間(平均)
20.72s
合計コスト
$0.011
順位
#259
合計出力トークン
11,555
応答時間(平均)
8.59s
合計コスト
$0.016
おすすめモデル Ling-2.6-1T

スコアはここでの最高値に近く(5.3 vs 5.4)、DeepSeek V4 Flash 0731 より約 2.4 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none リリース: 2026-08-01 Ling-2.6-1T Ling-2.6-1T none リリース: 2026-04-23
スコア 5.4 5.3
順位 #254 #259
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 10.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 18.2%
不安定なテスト 4 0
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.509 0.278
合計コスト $0.011 $0.016
入力価格 $0.065 / 1M $0.075 / 1M
出力価格 $0.180 / 1M $0.625 / 1M
合計入力トークン 94,566 106,423
出力トークン 25,426 11,555
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 20.72s 8.59s
応答時間(最大) 387.15s 25.72s
応答時間(合計) 455.81s 163.20s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 1T 総数 (63B 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.

#254 DeepSeek V4 Flash 0731

none
コスト
$0.004
時間
198.4s
トークン
14,316 tok

#259 Ling-2.6-1T

none
Ling-2.6-1T is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t
コスト
$0.000
時間
0.1s
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 4.3 10.0 0.0% 0 1.72s 7,275 505 0
Ling-2.6-1T 3.8 10.0 0.0% 0 10.57s 813 381 0

クイック比較

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