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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs GPT-5.6 Luna (high)

DeepSeek V4 Flash 0423 (high) が平均スコアでリードし、7.6 vs 7.6 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) の benchmark コストが低く、$0.042 vs $0.179 です。 GPT-5.6 Luna (high) の方が高速で、16.49s 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: 2026-09-04

順位
#89
合計出力トークン
211,310
応答時間(平均)
51.81s
合計コスト
$0.042
順位
#91
合計出力トークン
135,315
応答時間(平均)
16.49s
合計コスト
$0.179
おすすめモデル DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

ここでは最高スコア(7.6)で、GPT-5.6 Luna (high) より約 4.3 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-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high リリース: 2026-07-09
スコア 7.6 7.6
順位 #89 #91
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.5 8.5
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 6.100
合計コスト $0.042 $0.179
入力価格 $0.088 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.176 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 108,480 80,927
出力トークン 37,229 5,088
推論トークン 174,081 130,227
応答時間(平均) 51.81s 16.49s
応答時間(最大) 218.13s 111.09s
応答時間(合計) 1139.75s 362.78s
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.

#89 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#91 GPT-5.6 Luna

high
コスト
$0.033
時間
34.2s
トークン
5,484 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-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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