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DeepSeek V4 Flash 0423 vs Ling 3.1 Flash (low)

平均スコアは 6.3 vs 6.3 でほぼ同等です。 Ling 3.1 Flash (low) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.018 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 の方が高速で、38.64s vs 85.22s です、成功率は 30.4% 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: 2026-10-03

比較対象モデル

順位
#227
合計出力トークン
115,591
応答時間(平均)
38.64s
合計コスト
$0.018
順位
#222
合計出力トークン
704,170
応答時間(平均)
85.22s
合計コスト
$0.000
おすすめモデル Ling 3.1 Flash (low)

この比較で最も高いスコア(6.3)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 none リリース: 2026-04-24 Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash low リリース: 2026-10-03
スコア 6.3 6.3
順位 #227 #222
信頼性 10.0 9.7
一貫性 8.6 7.8
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 30.4% 66.7%
不安定なテスト 4 6
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.220 0.000
合計コスト $0.018 $0.000
入力価格 $0.028 / 1M $0.000 / 1M
出力価格 $0.056 / 1M $0.000 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.006 / 1M 該当なし
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 403,455 271,890
出力トークン 115,591 190,841
推論トークン 0 513,329
応答時間(平均) 38.64s 85.22s
応答時間(最大) 247.27s 432.81s
応答時間(合計) 888.69s 1960.12s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 560B 総数 (25B アクティブ)
公開状況 オープンソース クローズド

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

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.

#227 DeepSeek V4 Flash 0423

none
コスト
$0.004
時間
157.6s
トークン
11,297 tok

#222 Ling 3.1 Flash

low
コスト
$0.000
時間
133.5s
トークン
12,950 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 4.2 7.4 11.1% 1 17.13s 7,279 9,717 0
Ling 3.1 Flash 5.6 4.2 66.7% 2 107.30s 8,298 20,816 86,330

クイック比較

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