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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro (high) vs Step 3.7 Flash (low)

DeepSeek V4 Pro (high) が平均スコアでリードし、7.7 vs 7.1 です。 Step 3.7 Flash (low) の benchmark コストが低く、$0.390 vs $0.761 です。 Step 3.7 Flash (low) の方が高速で、17.87s vs 92.50s です、成功率は 63.6% vs 63.6% 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
#75
合計出力トークン
209,444
応答時間(平均)
92.50s
合計コスト
$0.761
順位
#113
合計出力トークン
320,393
応答時間(平均)
17.87s
合計コスト
$0.390
おすすめモデル Step 3.7 Flash (low)

スコアはここでの最高値に近く(7.1 vs 7.7)、DeepSeek V4 Pro (high) より約 2.0 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 Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash low リリース: 2026-05-29
スコア 7.7 7.1
順位 #75 #113
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.7 8.1
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 63.6%
不安定なテスト 6 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 2.251 3.539
合計コスト $0.761 $0.390
入力価格 $1.600 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $3.200 / 1M $1.150 / 1M
合計入力トークン 90,757 103,842
出力トークン 22,928 320,393
推論トークン 186,516 0
応答時間(平均) 92.50s 17.87s
応答時間(最大) 416.76s 124.75s
応答時間(合計) 2035.01s 393.04s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 198B 総数 (11B アクティブ)
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.

#75 DeepSeek V4 Pro

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

#113 Step 3.7 Flash

low
無効なSVG
コスト
$0.004
時間
25.3s
トークン
3,072 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
Step 3.7 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 9.46s 7,437 18,685 0

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