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 0423 vs Qwen3.6 Plus (medium)

DeepSeek V4 Pro 0423 が平均スコアでリードし、7.4 vs 7.3 です。 DeepSeek V4 Pro 0423 の benchmark コストが低く、$0.311 vs $0.391 です。 DeepSeek V4 Pro 0423 の方が高速で、14.05s vs 57.41s です、成功率は 49.3% vs 69.6% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#129
合計出力トークン
46,004
応答時間(平均)
14.05s
合計コスト
$0.311
順位
#137
合計出力トークン
246,790
応答時間(平均)
57.41s
合計コスト
$0.391
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro 0423

ここでは最高スコア(7.4)で、Qwen3.6 Plus (medium) より約 4.1 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none リリース: 2026-04-24 Qwen3.6 Plus Qwen3.6 Plus medium リリース: 2026-04-20
スコア 7.4 7.3
順位 #129 #137
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.7 9.0
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 49.3% 69.6%
不安定なテスト 4 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 2.341 2.605
合計コスト $0.311 $0.391
入力価格 $0.783 / 1M $0.325 / 1M
出力価格 $1.566 / 1M $1.950 / 1M
合計入力トークン 304,186 222,601
出力トークン 46,004 8,185
推論トークン 0 238,605
応答時間(平均) 14.05s 57.41s
応答時間(最大) 119.44s 307.08s
応答時間(合計) 323.17s 1263.02s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) ~397B 総数 (~17B 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.

#129 DeepSeek V4 Pro 0423

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

#137 Qwen3.6 Plus

medium
コスト
$0.024
時間
219.0s
トークン
12,235 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 0423 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
Qwen3.6 Plus 6.1 7.8 44.4% 1 153.12s 7,098 58 50,586

クイック比較

比較ペアを切り替え