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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro (high) vs Qwen3.7 Flash (high)

Qwen3.7 Flash (high) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.7 です。 Qwen3.7 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.052 vs $0.476 です。 Qwen3.7 Flash (high) の方が高速で、41.37s vs 92.50s です、成功率は 63.6% vs 71.2% 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
#88
合計出力トークン
209,444
応答時間(平均)
92.50s
合計コスト
$0.476
順位
#84
合計出力トークン
370,250
応答時間(平均)
41.37s
合計コスト
$0.052
おすすめモデル Qwen3.7 Flash (high)

ここでは最高スコア(7.8)で、DeepSeek V4 Pro (high) より約 9.2 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high リリース: 2026-04-24 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high リリース: 2026-07-28
スコア 7.7 7.8
順位 #88 #84
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.7 7.8
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 71.2%
不安定なテスト 6 6
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 2.251 0.398
合計コスト $0.476 $0.052
入力価格 $1.002 / 1M $0.030 / 1M
出力価格 $2.004 / 1M $0.130 / 1M
合計入力トークン 90,757 116,331
出力トークン 22,928 12,330
推論トークン 186,516 357,920
応答時間(平均) 92.50s 41.37s
応答時間(最大) 416.76s 431.47s
応答時間(合計) 2035.01s 910.11s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) ~35B 総数 (~3B 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.

#88 DeepSeek V4 Pro

high
コスト
$0.023
時間
257.6s
トークン
14,870 tok

#84 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
600.0s
トークン
0 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 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350

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