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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs Qwen3.8 27B (medium)

Qwen3.8 27B (medium) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.6 です。 ローカルハードウェアの費用は計測していないため、費用の比較はできません。 Qwen3.8 27B (medium) の方が高速で、33.05s vs 51.81s です、成功率は 69.7% vs 66.7% 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: 2026-08-15

順位
#76
合計出力トークン
211,310
応答時間(平均)
51.81s
合計コスト
$0.066
順位
#68
合計出力トークン
136,162
応答時間(平均)
33.05s
合計コスト
該当なし
おすすめモデル Qwen3.8 27B (medium)

ここでは最高スコア(7.8)で、DeepSeek V4 Flash 0423 (high) より約 1.6 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 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium リリース: 2026-08-14
スコア 7.6 7.8
順位 #76 #68
信頼性 10.0 9.6
一貫性 8.5 9.7
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 69.7% 66.7%
不安定なテスト 4 1
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.446 該当なし
合計コスト $0.066 該当なし
入力価格 $0.140 / 1M 該当なし
出力価格 $0.280 / 1M 該当なし
合計入力トークン 108,480 98,266
出力トークン 37,229 1,861
推論トークン 174,081 134,301
応答時間(平均) 51.81s 33.05s
応答時間(最大) 218.13s 214.63s
応答時間(合計) 1139.75s 694.04s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 27.3B
公開状況 オープンソース 重み公開

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.

#76 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#68 Qwen3.8 27B

medium
コスト
該当なし
時間
43.4s
トークン
2,956 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
Qwen3.8 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808

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