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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro vs Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash が平均スコアでリードし、6.9 vs 6.8 です。 DeepSeek V4 Pro の benchmark コストが低く、$0.351 vs $1.093 です。 Gemini 3.5 Flash の方が高速で、10.18s vs 11.71s です、成功率は 47.0% vs 69.7% 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: 2026-08-20

順位
#133
合計出力トークン
35,547
応答時間(平均)
11.71s
合計コスト
$0.351
順位
#127
合計出力トークン
119,100
応答時間(平均)
10.18s
合計コスト
$1.093
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro

スコアはここでの最高値に近く(6.8 vs 6.9)、Gemini 3.5 Flash より約 3.1 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none リリース: 2026-04-24 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash none リリース: 2026-05-19
スコア 6.8 6.9
順位 #133 #127
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 8.9
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 47.0% 69.7%
不安定なテスト 4 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.061 7.805
合計コスト $0.351 $1.093
入力価格 $1.600 / 1M $1.500 / 1M
出力価格 $3.200 / 1M $9.000 / 1M
合計入力トークン 148,078 13,852
出力トークン 35,547 119,100
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 11.71s 10.18s
応答時間(最大) 119.44s 64.36s
応答時間(合計) 257.67s 183.29s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) ~500B 総数 (~20B 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.

#133 DeepSeek V4 Pro

none
無効なSVG
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

#127 Gemini 3.5 Flash

none
コスト
$0.225
時間
125.5s
トークン
25,004 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 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
Gemini 3.5 Flash 8.8 7.8 88.9% 1 34.69s 8,122 75,927 0

クイック比較

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