- 排名
- #88
- 总输出令牌
- 57,978
- 响应时间（平均）
- 14.12s
- 总成本
- $3.636
Claude Opus 4.7 (medium) vs DeepSeek V4 Pro 0423 (high)
平均分几乎持平，为 8.1 vs 8.1。 DeepSeek V4 Pro 0423 (high) benchmark 成本更低，为 $0.556 vs $3.636。 Claude Opus 4.7 (medium) 更快，为 14.12s vs 91.29s，通过率为 81.2% vs 65.2%。
已对比模型
- 排名
- #87
- 总输出令牌
- 228,663
- 响应时间（平均）
- 91.29s
- 总成本
- $0.556
推荐模型
Claude Opus 4.7 (medium)
它在这里得分最高（8.1），同时响应速度比DeepSeek V4 Pro 0423 (high)快约 6.5 倍。
详细对比
| 指标 | Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 medium | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.1 | 8.1 |
| 排名 | #88 | #87 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.3 | 7.8 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 81.2% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 2 | 6 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 20.200 | 3.717 |
| 总成本 | $3.636 | $0.556 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.783 / 1M |
| 输出价格 | $25.000 / 1M | $1.566 / 1M |
| 总输入令牌 | 437,293 | 287,061 |
| 输出令牌 | 29,102 | 32,056 |
| 推理令牌 | 28,876 | 196,607 |
| 响应时间（平均） | 14.12s | 91.29s |
| 响应时间（最大） | 150.60s | 416.76s |
| 响应时间（总计） | 310.55s | 2099.56s |
| 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.
#88 Claude Opus 4.7
medium- 成本
- $0.059
- 时间
- 26.8s
- 令牌
- 2,475 tok
#87 DeepSeek V4 Pro 0423
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
| 智能体任务 | 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 4.7 | 5.2 | 3.2 | 33.3% | 1 | 150.60s | 292,044 | 4,154 | 23,834 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 64.54s | 196,304 | 9,128 | 10,091 |
| 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 4.7 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 1.85s | 894 | 348 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 12.96s | 10,635 | 7,629 | 1,114 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 43.42s | 104,347 | 15,459 | 3,928 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.37s | 10,533 | 324 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 1.19s | 627 | 51 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.87s | 723 | 256 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.57s | 939 | 114 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 939 | 370 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.17s | 15,339 | 373 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.25s | 273 | 24 | 0 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 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 4.7mediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highClaude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4.1 FlashlowSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Pro 0423highClaude Opus 4.7mediumvsGPT-5.6 LunahighClaude Opus 4.7mediumvsSeed-2.0-CodelowSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highDeepSeek V4 Pro 0423highvsNemotron 3 Ultramedium免费可用DeepSeek V4 Pro 0423highvsGPT-5.4 NanomediumDeepSeek V4 Pro 0423highvsGemini 3.8 FlashmediumClaude Opus 4.7mediumvsGPT-5.6 TerralowClaude Opus 4.7mediumvsGLM 5.3 FlashXmaxDeepSeek V4 Pro 0423highvsGPT-5.6 Terralow