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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs GPT-5.2 Chat

GPT-5.2 Chat が平均スコアでリードし、7.9 vs 7.6 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) の benchmark コストが低く、$0.026 vs $0.594 です。 GPT-5.2 Chat の方が高速で、7.73s vs 51.81s です、成功率は 69.7% 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: 2026-09-21

比較対象モデル

順位
#100
合計出力トークン
211,310
応答時間(平均)
51.81s
合計コスト
$0.026
順位
#83
合計出力トークン
29,742
応答時間(平均)
7.73s
合計コスト
$0.594
おすすめモデル DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

スコアはここでの最高値に近く(7.6 vs 7.9)、GPT-5.2 Chat より約 22.9 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high リリース: 2026-04-24 GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none リリース: 2025-12-11
スコア 7.6 7.9
順位 #100 #83
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.5 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 69.7% 69.7%
不安定なテスト 4 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.446 4.564
合計コスト $0.026 $0.594
入力価格 $0.056 / 1M $1.750 / 1M
出力価格 $0.111 / 1M $14.000 / 1M
合計入力トークン 108,480 101,104
出力トークン 37,229 29,742
推論トークン 174,081 0
応答時間(平均) 51.81s 7.73s
応答時間(最大) 218.13s 38.52s
応答時間(合計) 1139.75s 162.40s
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 オープンソース 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.

#100 DeepSeek V4 Flash 0423

high
コスト
$0.003
時間
93.1s
トークン
7,926 tok

#83 GPT-5.2 Chat

none
コスト
$0.010
時間
15.3s
トークン
797 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 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
GPT-5.2 Chat 8.8 7.8 88.9% 1 9.82s 7,305 6,731 0

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