- 排名
- #94
- 总输出令牌
- 96,722
- 响应时间（平均）
- 32.23s
- 总成本
- $2.961
Claude Opus 4.6 (medium) vs DeepSeek V4 Pro (high)
平均分几乎持平，为 7.7 vs 7.7。 DeepSeek V4 Pro (high) benchmark 成本更低，为 $0.454 vs $2.961。 Claude Opus 4.6 (medium) 更快，为 32.23s vs 92.50s，通过率为 63.6% vs 63.6%。
已对比模型
- 排名
- #95
- 总输出令牌
- 209,444
- 响应时间（平均）
- 92.50s
- 总成本
- $0.454
推荐模型
DeepSeek V4 Pro (high)
它在这里得分最高（7.7），同时成本比Claude Opus 4.6 (medium)低约 6.5 倍。
详细对比
| 指标 | Claude Opus 4.6 Claude Opus 4.6 medium | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.7 | 7.7 |
| 排名 | #94 | #95 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.8 | 7.7 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.6% | 63.6% |
| 不稳定测试 | 3 | 6 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 22.777 | 2.251 |
| 总成本 | $2.961 | $0.454 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.956 / 1M |
| 输出价格 | $25.000 / 1M | $1.911 / 1M |
| 总输入令牌 | 108,573 | 90,757 |
| 输出令牌 | 69,994 | 22,928 |
| 推理令牌 | 26,728 | 186,516 |
| 响应时间（平均） | 32.23s | 92.50s |
| 响应时间（最大） | 151.51s | 416.76s |
| 响应时间（总计） | 515.65s | 2035.01s |
| 参数量 | ~5T 总计 (~500B 激活) | 1.6T 总计 (49B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#94 Claude Opus 4.6
medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#95 DeepSeek V4 Pro
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
按分数排名的模型
分数 vs 总成本
响应时间（平均）
分数 vs 响应时间（平均）
总输出令牌
分数 vs 总输出令牌
类别细分
| 反AI技巧 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 2 | 7.45s | 840 | 986 | 1,071 | |
| DeepSeek V4 Pro | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 |
| 编程 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 5.7 | 7.1 | 44.4% | 1 | 30.10s | 8,522 | 13,057 | 4,121 | |
| DeepSeek V4 Pro | 6.3 | 8.7 | 33.3% | 0 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 |
| 综合 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 114.08s | 76,073 | 33,018 | 9,509 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 78.99s | 66,082 | 4,582 | 25,404 |
| 数据解析与提取 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.37s | 8,676 | 691 | 757 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.03s | 7,690 | 274 | 2,166 |
| 领域专项 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 42.53s | 632 | 12,350 | 7,100 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 249.47s | 578 | 16,870 | 58,188 |
| 通用智能 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.04s | 564 | 188 | 292 | |
| DeepSeek V4 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.83s | 471 | 115 | 1,013 |
| 指令遵循 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 792 | 266 | 467 | |
| DeepSeek V4 Pro | 7.8 | 6.6 | 83.3% | 1 | 8.73s | 627 | 66 | 2,726 |
| 谜题求解 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 4.71s | 816 | 532 | 630 | |
| DeepSeek V4 Pro | 6.9 | 4.9 | 77.8% | 2 | 56.85s | 591 | 178 | 2,563 |
| 工具调用 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.73s | 11,454 | 861 | 329 | |
| DeepSeek V4 Pro | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.92s | 8,909 | 295 | 701 |
| 常识问答 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 63.24s | 204 | 8,045 | 2,452 | |
| DeepSeek V4 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 |
快速对比
切换对比组合
Claude Opus 4.6mediumvsSeed-2.0-CodelowClaude Opus 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highClaude Opus 4.8lowvsDeepSeek V4 ProhighSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsSolar Pro 4xhighDeepSeek V4 ProhighvsNemotron 3 Ultramedium免费可用Claude Opus 5nonevsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsQwen3.8 27BmediumDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.4 Nanomedium