- Posição
- #90
- Total de tokens de saída
- 234,594
- Tempo de resposta (médio)
- 55.99s
- Custo total
- $0.020
DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs GPT-5 Nano (medium)
DeepSeek V4 Flash 0423 (high) lidera na pontuação média com 8.1 vs 5.7. DeepSeek V4 Flash 0423 (high) tem menor custo de benchmark com $0.020 vs $0.159. DeepSeek V4 Flash 0423 (high) é mais rápido com 55.99s vs 56.55s, com taxas de acerto de 71.0% vs 53.6%.
Modelos comparados
- Posição
- #260
- Total de tokens de saída
- 307,921
- Tempo de resposta (médio)
- 56.55s
- Custo total
- $0.159
Modelo recomendado
DeepSeek V4 Flash 0423 (high)
Tem a melhor pontuação aqui (8.1) e custa cerca de 8.0x menos que GPT-5 Nano (medium).
Comparação detalhada
| Métrica | DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium |
|---|---|---|
| Pontuação | 8.1 | 5.7 |
| Posição | #90 | #260 |
| Confiabilidade | 10.0 | 10.0 |
| Consistência | 8.6 | 6.5 |
| Tentativas | 69/69 | 69/69 |
| Testes corretos | ||
| Taxa de acerto por tentativa | 71.0% | 53.6% |
| Testes instáveis | 4 | 10 |
| Execuções totais | 69 | 69 |
| Custo por resultado | 0.547 | 1.737 |
| Custo total | $0.020 | $0.159 |
| Preço de entrada | $0.028 / 1M | $0.050 / 1M |
| Preço de saída | $0.056 / 1M | $0.400 / 1M |
| Preço de leitura do cache | $0.006 / 1M | $0.005 / 1M |
| Preço de escrita no cache | N/D | N/D |
| Total de tokens de entrada | 298,794 | 314,436 |
| Tokens de saída | 45,873 | 13,578 |
| Tokens de raciocínio | 188,721 | 294,343 |
| Tempo de resposta (médio) | 55.99s | 56.55s |
| Tempo de resposta (máx.) | 218.13s | 227.89s |
| Tempo de resposta (total) | 1287.87s | 961.32s |
| Parâmetros | 284B no total (13B ativos) | ~120B no total (~5B ativos) |
| Disponibilidade | Código aberto | Código fechado |
Os preços de cache aplicam-se aos tokens de entrada. A leitura reutiliza prompts em cache; a escrita armazena-os e pode custar mais. Os tokens de saída usam o preço de saída.
Geração showcase de modelos
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#90 DeepSeek V4 Flash 0423
high- Custo
- $0.003
- Tempo
- 93.1s
- Tokens
- 7,926 tok
#260 GPT-5 Nano
medium- Custo
- $0.006
- Tempo
- 108.5s
- Tokens
- 13,209 tok
Melhores modelos por pontuação
Pontuação vs custo total
Tempo de resposta (médio)
Pontuação vs Tempo de resposta (médio)
Total de tokens de saída
Pontuação vs Total de tokens de saída
Detalhamento por categoria
| Tarefas de agentes | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 148.13s | 190,314 | 8,644 | 14,640 | |
| GPT-5 Nano | 4.7 | 3.1 | 33.3% | 1 | 94.09s | 219,492 | 1,541 | 23,943 |
| Truques anti-IA | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 28.51s | 540 | 140 | 7,770 | |
| GPT-5 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 |
| Programação | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 7.8 | 10.0 | 66.7% | 0 | 50.60s | 7,279 | 395 | 34,862 | |
| GPT-5 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 |
| Combinado | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 104.10s | 82,663 | 4,633 | 37,533 | |
| GPT-5 Nano | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 146.93s | 71,846 | 7,156 | 86,976 |
| Análise e extração de dados | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 28.03s | 7,290 | 201 | 1,179 | |
| GPT-5 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 |
| Específico do domínio | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 115.42s | 754 | 22,778 | 79,643 | |
| GPT-5 Nano | 3.4 | 1.6 | 44.4% | 3 | 124.13s | 628 | 232 | 73,792 |
| Inteligência geral | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 25.15s | 471 | 79 | 632 | |
| GPT-5 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 |
| Seguimento de instruções | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.36s | 627 | 63 | 1,622 | |
| GPT-5 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 |
| Resolução de quebra-cabeças | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 26.11s | 594 | 196 | 1,767 | |
| GPT-5 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 |
| Chamada de ferramentas | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 74.73s | 8,079 | 228 | 542 | |
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 |
| Conhecimentos gerais | Pontuação | Consistência | Taxa de acerto por tentativa | Testes instáveis | Testes corretos | Tempo de resposta (médio) | Tokens de entrada | Tokens de saída | Tokens de raciocínio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 54.46s | 183 | 8,516 | 8,531 | |
| GPT-5 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 |
Comparação rápida
Trocar par de comparação
Claude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highTrinity Large ThinkinghighvsGPT-5 NanomediumSeed 2.1 TurbononevsGPT-5 NanomediumLing 3.0 FlashhighvsGPT-5 NanomediumDeepSeek V4.1 FlashnonevsGPT-5 NanomediumGemma 4 31BnoneDisponível grátisvsGPT-5 NanomediumSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Flash 0423highDeepSeek V4 Flash 0423highvsNemotron 3 UltramediumDisponível grátisGPT-5 NanomediumvsSpace Bunny AlphalowDeepSeek V4 Flash 0423highvsGPT-5.4 NanomediumDeepSeek V4 Flash 0423highvsGemini 3.8 FlashmediumSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Flash 0423high