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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.2

平均スコアは 6.8 vs 6.7 でほぼ同等です。 GLM 5.2 の benchmark コストが低く、$0.153 vs $0.220 です。 GLM 5.2 の方が高速で、9.65s vs 11.71s です、成功率は 47.0% vs 63.6% 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: 2026-09-04

順位
#150
合計出力トークン
35,547
応答時間(平均)
11.71s
合計コスト
$0.220
順位
#155
合計出力トークン
14,344
応答時間(平均)
9.65s
合計コスト
$0.153
おすすめモデル GLM 5.2

この比較で最も高いスコア(6.7)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none リリース: 2026-04-24 GLM 5.2 GLM 5.2 none リリース: 2026-06-17
スコア 6.8 6.7
順位 #150 #155
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 9.2
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 47.0% 63.6%
不安定なテスト 4 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.061 1.312
合計コスト $0.220 $0.153
入力価格 $1.002 / 1M $0.966 / 1M
出力価格 $2.004 / 1M $3.036 / 1M
合計入力トークン 148,078 112,458
出力トークン 35,547 14,344
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 11.71s 9.65s
応答時間(最大) 119.44s 79.65s
応答時間(合計) 257.67s 212.38s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 744B 総数 (40B 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.

#150 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

#155 GLM 5.2

none
コスト
$0.033
時間
87.7s
トークン
7,455 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
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

クイック比較

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