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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) 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 $0.324 です。 GLM 5.2 (medium) の方が高速で、23.28s vs 51.81s です、成功率は 69.7% vs 80.3% 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
#86
合計出力トークン
61,761
応答時間(平均)
23.28s
合計コスト
$0.324
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 7.8)、GLM 5.2 (medium) より約 7.8 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 GLM 5.2 GLM 5.2 medium リリース: 2026-06-17
スコア 7.6 7.8
順位 #97 #86
信頼性 10.0 9.5
一貫性 8.5 8.0
試行回数 66/66 63/66
正解テスト
試行ごとの合格率 69.7% 80.3%
不安定なテスト 4 4
総実行回数 66 63
結果あたりのコスト 0.446 2.159
合計コスト $0.042 $0.324
入力価格 $0.089 / 1M $1.400 / 1M
出力価格 $0.178 / 1M $4.400 / 1M
合計入力トークン 108,480 37,199
出力トークン 37,229 12,261
推論トークン 174,081 49,500
応答時間(平均) 51.81s 23.28s
応答時間(最大) 218.13s 101.36s
応答時間(合計) 1139.75s 488.94s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

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

#86 GLM 5.2

medium
コスト
$0.041
時間
195.8s
トークン
9,287 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
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

クイック比較

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