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DeepSeek V4 Pro (high) vs Qwen3.8 27B (medium)

Qwen3.8 27B (medium) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.7 です。 Qwen3.8 27B (medium) の benchmark コストが低く、~$0.058 vs $0.454 です。 Qwen3.8 27B (medium) の方が高速で、33.05s vs 92.50s です、成功率は 63.6% 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: 2026-09-28

比較対象モデル

順位
#108
合計出力トークン
209,444
応答時間(平均)
92.50s
合計コスト
$0.454
順位
#101
合計出力トークン
136,162
応答時間(平均)
33.05s
合計コスト
~$0.058
おすすめモデル Qwen3.8 27B (medium)

ここでは最高スコア(7.8)で、DeepSeek V4 Pro (high) より約 7.9 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 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium リリース: 2026-08-14
スコア 7.7 7.8
順位 #108 #101
信頼性 10.0 9.6
一貫性 7.7 9.7
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 66.7%
不安定なテスト 6 1
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 2.251 ~0.409
合計コスト $0.454 ~$0.058
入力価格 $0.956 / 1M 該当なし
出力価格 $1.911 / 1M 該当なし
合計入力トークン 90,757 98,266
出力トークン 22,928 1,861
推論トークン 186,516 134,301
応答時間(平均) 92.50s 33.05s
応答時間(最大) 416.76s 214.63s
応答時間(合計) 2035.01s 694.04s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 27.3B
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.

#108 DeepSeek V4 Pro

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

#101 Qwen3.8 27B

medium
コスト
~$0.002
時間
43.4s
トークン
2,956 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
Qwen3.8 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808

クイック比較

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