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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Flash 0423 vs Kimi K2.5

DeepSeek V4 Flash 0423 が平均スコアでリードし、5.4 vs 5.4 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 の benchmark コストが低く、$0.039 vs $0.101 です。 Kimi K2.5 の方が高速で、18.03s vs 36.17s です、成功率は 27.3% vs 30.3% 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: 2026-09-04

順位
#238
合計出力トークン
100,726
応答時間(平均)
36.17s
合計コスト
$0.039
順位
#243
合計出力トークン
26,643
応答時間(平均)
18.03s
合計コスト
$0.101
おすすめモデル DeepSeek V4 Flash 0423

ここでは最高スコア(5.4)で、Kimi K2.5 より約 2.6 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none リリース: 2026-04-24 Kimi K2.5 Kimi K2.5 none リリース: 2026-01-27
スコア 5.4 5.4
順位 #238 #243
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.5 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 30.3%
不安定なテスト 4 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.146 2.278
合計コスト $0.039 $0.101
入力価格 $0.088 / 1M $0.450 / 1M
出力価格 $0.176 / 1M $2.250 / 1M
合計入力トークン 240,230 89,320
出力トークン 100,726 26,643
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 36.17s 18.03s
応答時間(最大) 247.27s 102.83s
応答時間(合計) 795.83s 288.42s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 1T 総数 (32B アクティブ)
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.

#238 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#243 MoonshotAI: Kimi K2.5

none
コスト
$0.015
時間
89.1s
トークン
5,421 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
Kimi K2.5 5.5 10.0 33.3% 0 24.56s 7,311 4,708 0

クイック比較

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