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DeepSeek V4 Flash 0423 vs GPT-5.6 Luna

平均スコアは 5.4 vs 5.4 でほぼ同等です。 GPT-5.6 Luna の benchmark コストが低く、$0.029 vs $0.040 です。 GPT-5.6 Luna の方が高速で、1.50s vs 36.17s です、成功率は 27.3% vs 36.4% 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: 2026-08-20

順位
#218
合計出力トークン
100,726
応答時間(平均)
36.17s
合計コスト
$0.040
順位
#221
合計出力トークン
6,709
応答時間(平均)
1.50s
合計コスト
$0.029
おすすめモデル GPT-5.6 Luna

ここでは最高スコア(5.4)で、DeepSeek V4 Flash 0423 より約 24.1 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none リリース: 2026-04-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none リリース: 2026-07-09
スコア 5.4 5.4
順位 #218 #221
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.5 8.8
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 36.4%
不安定なテスト 4 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.146 2.357
合計コスト $0.040 $0.029
入力価格 $0.089 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.178 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 240,230 101,332
出力トークン 100,726 6,709
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 36.17s 1.50s
応答時間(最大) 247.27s 10.57s
応答時間(合計) 795.83s 33.05s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) ~400B 総数 (~17B 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.

#218 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#221 GPT-5.6 Luna

none
コスト
$0.016
時間
15.8s
トークン
2,685 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
GPT-5.6 Luna 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0

クイック比較

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