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 vs Qwen3.6 35B A3B

平均スコアは 5.4 vs 5.3 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Flash 0731 の benchmark コストが低く、$0.021 vs $0.061 です。 Qwen3.6 35B A3B の方が高速で、5.52s vs 20.70s です、成功率は 27.3% vs 31.8% 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: 2026-08-01

順位
#182
合計出力トークン
25,424
応答時間(平均)
20.70s
合計コスト
$0.021
順位
#185
合計出力トークン
46,957
応答時間(平均)
5.52s
合計コスト
$0.061
おすすめモデル Qwen3.6 35B A3B

ここでは最高スコア(5.3)で、DeepSeek V4 Flash 0731 より約 3.7 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 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none リリース: 2026-04-20
スコア 5.4 5.3
順位 #182 #185
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 7.7
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 31.8%
不安定なテスト 4 6
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.509 1.496
合計コスト $0.021 $0.061
入力価格 $0.140 / 1M $0.140 / 1M
出力価格 $0.280 / 1M $1.000 / 1M
合計入力トークン 94,557 93,979
出力トークン 25,424 46,957
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 20.70s 5.52s
応答時間(最大) 387.15s 39.54s
応答時間(合計) 455.38s 110.40s

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.

#182 DeepSeek V4 Flash 0731

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

#185 Qwen3.6 35B A3B

none
コスト
$0.008
時間
30.1s
トークン
6,317 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
Qwen3.6 35B A3B 5.5 10.0 33.3% 0 8.77s 7,911 11,161 0

クイック比較

比較ペアを切り替え