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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high) vs Qwen3.8 2.4T A95B (high)

平均分几乎持平,为 7.8 vs 7.9。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high) benchmark 成本更低,为 $0.589 vs $2.949。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high) 更快,为 58.56s vs 120.88s,通过率为 71.0% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#126
总输出令牌
911,334
响应时间(平均)
58.56s
总成本
$0.589
排名
#122
总输出令牌
368,836
响应时间(平均)
120.88s
总成本
$2.949
推荐模型 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high)

它在这里得分最高(7.8),同时成本比Qwen3.8 2.4T A95B (high)低约 5.0 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 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B high 发布日期: 2026-08-12
分数 7.8 7.9
排名 #126 #122
可靠性 10.0 9.6
一致性 7.8 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 75.4%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.530 18.696
总成本 $0.589 $2.949
输入价格 $0.150 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $6.000 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 279,873 295,642
输出令牌 7,049 115,041
推理令牌 904,285 353,398
响应时间(平均) 58.56s 120.88s
响应时间(最大) 440.77s 532.28s
响应时间(总计) 1346.87s 2780.16s
参数量 ~748B 总计 (~16B 激活) 2.4T 总计 (95B 激活)
开放状态 开源 权重可用

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.

#126 DeepSeek V4.1 Flash 1017

high
成本
$0.004
时间
27.2s
令牌
7,593 tok

#122 Qwen3.8 2.4T A95B

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 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
Qwen3.8 2.4T A95B 5.9 6.3 55.6% 1 160.52s 6,399 3,310 48,078

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