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DeepSeek V4 Pro vs Step 3.7 Flash (high)

平均スコアは 6.8 vs 6.8 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Pro の benchmark コストが低く、$0.206 vs $1.229 です。 DeepSeek V4 Pro の方が高速で、11.71s vs 70.10s です、成功率は 47.0% vs 60.6% 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: 2026-09-24

比較対象モデル

順位
#180
合計出力トークン
35,547
応答時間(平均)
11.71s
合計コスト
$0.206
順位
#175
合計出力トークン
1,050,900
応答時間(平均)
70.10s
合計コスト
$1.229
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro

ここでは最高スコア(6.8)で、Step 3.7 Flash (high) より約 6.0 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 Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash high リリース: 2026-05-29
スコア 6.8 6.8
順位 #180 #175
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 8.4
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 47.0% 60.6%
不安定なテスト 4 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.061 11.167
合計コスト $0.206 $1.229
入力価格 $0.940 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $1.880 / 1M $1.150 / 1M
合計入力トークン 148,078 98,700
出力トークン 35,547 1,050,900
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 11.71s 70.10s
応答時間(最大) 119.44s 364.99s
応答時間(合計) 257.67s 1542.14s
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.

#180 DeepSeek V4 Pro

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

#175 Step 3.7 Flash

high
コスト
$0.007
時間
63.6s
トークン
6,030 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
Step 3.7 Flash 4.0 6.0 22.2% 1 206.21s 6,057 327,340 0

クイック比較

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