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Claude Opus 4.8 (low) vs DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

Claude Opus 4.8 (low) 平均分领先,为 7.8 vs 7.6DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.039 vs $2.089Claude Opus 4.8 (low) 更快,为 12.88s vs 51.81s,通过率为 80.3% vs 69.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-08

已对比模型

排名
#86
总输出令牌
52,237
响应时间(平均)
12.88s
总成本
$2.089
排名
#92
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.039
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它的得分接近这里的最高分(7.6 vs 7.8),同时成本比Claude Opus 4.8 (low)低约 54.1 倍。

详细对比

指标 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 low 发布日期: 2026-05-28 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24
分数 7.8 7.6
排名 #86 #92
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 80.3% 69.7%
不稳定测试 3 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 13.054 0.446
总成本 $2.089 $0.039
输入价格 $5.000 / 1M $0.083 / 1M
输出价格 $25.000 / 1M $0.165 / 1M
总输入令牌 156,522 108,480
输出令牌 43,056 37,229
推理令牌 9,181 174,081
响应时间(平均) 12.88s 51.81s
响应时间(最大) 127.97s 218.13s
响应时间(总计) 283.32s 1139.75s
参数量 ~5T 总计 (~500B 激活) 284B 总计 (13B 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.

#86 Claude Opus 4.8

low
成本
$0.031
时间
14.1s
令牌
1,345 tok

#92 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 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

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 4.8 6.6 4.6 77.8% 2 7.58s 10,590 3,637 809
DeepSeek V4 Flash 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862

快速对比

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