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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high) vs Particle-1 (max)

平均分几乎持平,为 7.8 vs 7.9。 Particle-1 (max) benchmark 成本更低,为 $0.361 vs $0.589。 Particle-1 (max) 更快,为 46.27s vs 58.56s,通过率为 71.0% vs 68.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#153
总输出令牌
911,334
响应时间(平均)
58.56s
总成本
$0.589
排名
#146
总输出令牌
683,473
响应时间(平均)
46.27s
总成本
$0.361
推荐模型 Particle-1 (max)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high)低约 1.6 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 high 发布日期: 2026-10-18 Particle-1 Particle-1 max 发布日期: 2026-10-28
分数 7.8 7.9
排名 #153 #146
可靠性 10.0 9.7
一致性 7.8 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 68.1%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.530 2.772
总成本 $0.589 $0.361
输入价格 $0.150 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M $0.003 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 279,873 371,281
输出令牌 7,049 9,043
推理令牌 904,285 674,430
响应时间(平均) 58.56s 46.27s
响应时间(最大) 440.77s 271.00s
响应时间(总计) 1346.87s 1064.17s
参数量 ~748B 总计 (~16B 激活) ~748B 总计 (~16B 激活)
开放状态 开源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#153 DeepSeek V4.1 Flash 1017

high
成本
$0.004
时间
27.2s
令牌
7,593 tok

#146 Particle-1

max
成本
$0.006
时间
45.4s
令牌
11,126 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
DeepSeek V4.1 Flash 1017 4.5 1.4 66.7% 3 196.67s 7,434 217 446,179
Particle-1 6.3 4.2 77.8% 2 79.29s 7,986 221 183,104

切换对比组合