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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs Qwen3.7 Flash (high)

Qwen3.7 Flash (high) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.6 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) の benchmark コストが低く、$0.042 vs $0.052 です。 Qwen3.7 Flash (high) の方が高速で、41.37s vs 51.81s です、成功率は 69.7% vs 71.2% 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
#96
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
370,250
応答時間(平均)
41.37s
合計コスト
$0.052
おすすめモデル Qwen3.7 Flash (high)

この比較で最も高いスコア(7.8)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high リリース: 2026-04-24 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high リリース: 2026-07-28
スコア 7.6 7.8
順位 #96 #91
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.5 7.8
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 69.7% 71.2%
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 0.446 0.398
合計コスト $0.042 $0.052
入力価格 $0.089 / 1M $0.030 / 1M
出力価格 $0.178 / 1M $0.130 / 1M
合計入力トークン 108,480 116,331
出力トークン 37,229 12,330
推論トークン 174,081 357,920
応答時間(平均) 51.81s 41.37s
応答時間(最大) 218.13s 431.47s
応答時間(合計) 1139.75s 910.11s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) ~35B 総数 (~3B 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.

#96 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#91 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
600.0s
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 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350

クイック比較

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