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DeepSeek V4 Flash 0423 vs Qwen3.6 27B

Qwen3.6 27B が平均スコアでリードし、5.5 vs 5.4 です。 DeepSeek V4 Flash 0423 の benchmark コストが低く、$0.039 vs $0.062 です。 Qwen3.6 27B の方が高速で、10.62s vs 36.17s です、成功率は 27.3% vs 45.5% 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
#234
合計出力トークン
16,156
応答時間(平均)
10.62s
合計コスト
$0.062
おすすめモデル Qwen3.6 27B

ここでは最高スコア(5.5)で、DeepSeek V4 Flash 0423 より約 3.4 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 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none リリース: 2026-04-20
スコア 5.4 5.5
順位 #238 #234
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.5 7.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 45.5%
不安定なテスト 4 6
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.146 1.220
合計コスト $0.039 $0.062
入力価格 $0.088 / 1M $0.300 / 1M
出力価格 $0.176 / 1M $2.000 / 1M
合計入力トークン 240,230 95,805
出力トークン 100,726 16,156
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 36.17s 10.62s
応答時間(最大) 247.27s 156.31s
応答時間(合計) 795.83s 233.68s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 27B
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.

#238 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#234 Qwen3.6 27B

none
コスト
$0.009
時間
83.0s
トークン
4,549 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
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

クイック比較

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