#113 DeepSeek V4 Pro
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AI BENCHY Compare
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro vs inclusionAI: Ling-2.6-flash
概要
DeepSeek V4 Pro vs Ling-2.6-flash の benchmark 比較: DeepSeek V4 Pro が平均スコアでリードし、5.7 vs 5.0 です。 Ling-2.6-flash の benchmark コストが低く、$0.001 vs $0.025 です。 Ling-2.6-flash の方が高速で、9.34s vs 12.38s です、成功率は 42.9% vs 31.8% です。
おすすめモデル: Ling-2.6-flash - スコアはここでの最高値に近く（5.0 vs 5.7）、DeepSeek V4 Pro より約 49.0 倍低コストです。
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: 2026-06-04
| 指標 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none |
|---|---|---|
| スコア | 5.7 | 5.0 |
| 順位 | #113 | #138 |
| 信頼性 | 8.5 | 10.0 |
| 一貫性 | 8.5 | 9.2 |
| 正解テスト | ||
| 試行ごとの合格率 | 42.9% | 31.8% |
| 不安定なテスト | 4 | 2 |
| 総実行回数 | 63 | 63 |
| 結果あたりのコスト | 0.660 | 0.005 |
| 合計コスト | $0.025 | $0.001 |
| 入力価格 | $0.435 / 1M | $0.010 / 1M |
| 出力価格 | $0.870 / 1M | $0.030 / 1M |
| 合計入力トークン | 44,845 | 40,718 |
| 出力トークン | 5,349 | 2,878 |
| 推論トークン | 0 | 0 |
| 応答時間（平均） | 12.38s | 9.34s |
| 応答時間（最大） | 58.65s | 35.34s |
| 応答時間（合計） | 260.06s | 177.48s |
Generation showcase
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#138 Ling-2.6-flash
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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
| 反AIトリック | 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 | 3.5 | 8.0 | 16.7% | 1 | 14.02s | 540 | 704 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 6.8 | 8.1 | 58.3% | 1 | 11.81s | 726 | 573 | 0 |
| 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 | 4.6 | 7.9 | 22.2% | 1 | 6.11s | 7,279 | 531 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 11.21s | 813 | 381 | 0 |
| 複合 | 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 | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.49s | 20,773 | 1,911 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 35.34s | 20,818 | 1,069 | 0 |
| データ解析と抽出 | 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 | 6.9 | 5.8 | 66.7% | 1 | 30.54s | 5,633 | 170 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.48s | 8,004 | 246 | 0 |
| ドメイン特化 | 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 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.17s | 666 | 18 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.95s | 810 | 24 | 0 |
| 汎用知能 | 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 | 4.3 | 9.9 | 0.0% | 0 | 3.75s | 471 | 132 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.45s | 540 | 109 | 0 |
| 指示追従 | 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 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.23s | 627 | 64 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.52s | 732 | 81 | 0 |
| パズル解決 | 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 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 15.95s | 594 | 173 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 6.51s | 729 | 151 | 0 |
| ツール呼び出し | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.92s | 8,079 | 219 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 18.80s | 7,324 | 229 | 0 |
| 雑学 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 15.59s | 183 | 1,427 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.06s | 222 | 15 | 0 |
クイック比較
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CobuddymediumvsDeepSeek V4 PrononeDeepSeek V4 PrononevsNemotron 3 Supermedium無料で利用可能Ling-2.6-flashnonevsMistral Small 4mediumLing-2.6-flashnonevsMiniMax M2.7mediumLing-2.6-flashnonevsMiniMax M2.5mediumDeepSeek V4 PrononevsMiniMax M2.5mediumDeepSeek V4 PrononevsMiniMax M2.7mediumLing-2.6-flashnonevsQwen3 Coder NextmediumDeepSeek V4 PrononevsMistral Small 4mediumDeepSeek V4 Prononevsgpt-oss-120bmedium無料で利用可能CobuddymediumvsLing-2.6-flashnoneDeepSeek V4 PrononevsGPT-5 Nanomedium