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DeepSeek V4 Pro 0423 vs Grok 4.7 (low)

平均スコアは 7.4 vs 7.4 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Pro 0423 の benchmark コストが低く、$0.311 vs $2.263 です。 DeepSeek V4 Pro 0423 の方が高速で、14.05s vs 63.19s です、成功率は 49.3% vs 73.9% 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
#127
合計出力トークン
255,329
応答時間(平均)
63.19s
合計コスト
$2.263
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro 0423

ここでは最高スコア(7.4)で、Grok 4.7 (low) より約 7.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none リリース: 2026-04-24 Grok 4.7 Grok 4.7 low リリース: 2026-09-21
スコア 7.4 7.4
順位 #129 #127
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.7 8.3
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 49.3% 73.9%
不安定なテスト 4 5
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 2.341 13.804
合計コスト $0.311 $2.263
入力価格 $0.783 / 1M $2.000 / 1M
出力価格 $1.566 / 1M $6.000 / 1M
合計入力トークン 304,186 365,119
出力トークン 46,004 8,118
推論トークン 0 247,211
応答時間(平均) 14.05s 63.19s
応答時間(最大) 119.44s 389.63s
応答時間(合計) 323.17s 1453.28s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) ~1.7T 総数 (~170B 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

#127 SpaceXAI: Grok 4.7

low
コスト
$0.007
時間
15.2s
トークン
1,537 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
Grok 4.7 8.4 7.4 88.9% 1 189.08s 9,579 346 99,053

クイック比較

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