ナビゲーション
Advertise here

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

DeepSeek V4 Flash 0423 (high) が平均スコアでリードし、7.6 vs 7.4 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) の benchmark コストが低く、$0.042 vs $0.072 です。 GPT-5.6 Luna (medium) の方が高速で、7.43s vs 51.81s です、成功率は 69.7% vs 62.1% 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: 2026-09-18

比較対象モデル

順位
#97
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
#116
合計出力トークン
44,525
応答時間(平均)
7.43s
合計コスト
$0.072
おすすめモデル GPT-5.6 Luna (medium)

スコアはここでの最高値に近く(7.4 vs 7.6)、DeepSeek V4 Flash 0423 (high) より約 7.0 倍速く応答します。

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 medium リリース: 2026-07-09
スコア 7.6 7.4
順位 #97 #116
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.5 9.2
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 69.7% 62.1%
不安定なテスト 4 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.446 2.601
合計コスト $0.042 $0.072
入力価格 $0.089 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.178 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 108,480 89,685
出力トークン 37,229 5,701
推論トークン 174,081 38,824
応答時間(平均) 51.81s 7.43s
応答時間(最大) 218.13s 29.85s
応答時間(合計) 1139.75s 163.54s
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.

#97 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#116 GPT-5.6 Luna

medium
コスト
$0.014
時間
14.6s
トークン
2,362 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 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

クイック比較

比較ペアを切り替え