ナビゲーション
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

DeepSeek V4 Pro (high) vs GLM 5 (medium)

GLM 5 (medium) が平均スコアでリードし、7.7 vs 7.7 です。 GLM 5 (medium) の benchmark コストが低く、$0.228 vs $0.454 です。 GLM 5 (medium) の方が高速で、33.54s vs 92.50s です、成功率は 63.6% vs 78.8% 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: 2026-09-10

比較対象モデル

順位
#95
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
#92
合計出力トークン
124,566
応答時間(平均)
33.54s
合計コスト
$0.228
おすすめモデル GLM 5 (medium)

ここでは最高スコア(7.7)で、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 GLM 5 GLM 5 medium リリース: 2026-02-12
スコア 7.7 7.7
順位 #95 #92
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.7 8.1
試行回数 66/66 63/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 78.8%
不安定なテスト 6 4
総実行回数 66 63
結果あたりのコスト 2.251 1.668
合計コスト $0.454 $0.228
入力価格 $0.956 / 1M $0.600 / 1M
出力価格 $1.911 / 1M $1.920 / 1M
合計入力トークン 90,757 35,224
出力トークン 22,928 21,570
推論トークン 186,516 102,996
応答時間(平均) 92.50s 33.54s
応答時間(最大) 416.76s 99.85s
応答時間(合計) 2035.01s 435.99s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 744B 総数 (40B 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.

#95 DeepSeek V4 Pro

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

#92 GLM 5

medium
コスト
$0.005
時間
20.7s
トークン
2,068 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
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

クイック比較

比較ペアを切り替え