- 排名
- #126
- 总输出令牌
- 911,334
- 响应时间（平均）
- 58.56s
- 总成本
- $0.589
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high) vs GLM 5.3 (high)
平均分几乎持平，为 7.8 vs 7.8。 GLM 5.3 (high) benchmark 成本更低，为 $0.495 vs $0.589。 GLM 5.3 (high) 更快，为 28.38s vs 58.56s，通过率为 71.0% vs 75.4%。
已对比模型
- 排名
- #128
- 总输出令牌
- 68,482
- 响应时间（平均）
- 28.38s
- 总成本
- $0.495
推荐模型
GLM 5.3 (high)
它在这里得分最高（7.8），同时响应速度比DeepSeek V4.1 Flash 1017 (high)快约 2.1 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 high | GLM 5.3 GLM 5.3 high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.8 | 7.8 |
| 排名 | #126 | #128 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.8 | 7.6 |
| 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 | 7 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 4.530 | 4.351 |
| 总成本 | $0.589 | $0.495 |
| 输入价格 | $0.150 / 1M | $0.070 / 1M |
| 输出价格 | $0.600 / 1M | $7.000 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.003 / 1M | $0.065 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 279,873 | 219,811 |
| 输出令牌 | 7,049 | 8,811 |
| 推理令牌 | 904,285 | 59,671 |
| 响应时间（平均） | 58.56s | 28.38s |
| 响应时间（最大） | 440.77s | 159.91s |
| 响应时间（总计） | 1346.87s | 652.78s |
| 参数量 | ~748B 总计 (~16B 激活) | 744B 总计 (40B 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.
#126 DeepSeek V4.1 Flash 1017
high- 成本
- $0.004
- 时间
- 27.2s
- 令牌
- 7,593 tok
#128 GLM 5.3
high- 成本
- $0.085
- 时间
- 362.5s
- 令牌
- 19,310 tok
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 43.53s | 144,680 | 1,907 | 4,293 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 40.72s | 132,210 | 2,805 | 2,010 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 2.10s | 627 | 137 | 2,440 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.72s | 639 | 237 | 481 |
| 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 | |
| GLM 5.3 | 6.6 | 5.0 | 66.7% | 2 | 18.89s | 7,317 | 473 | 8,190 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 37.28s | 107,806 | 3,862 | 41,936 | |
| GLM 5.3 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 63.96s | 62,821 | 3,936 | 12,203 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.20s | 7,446 | 207 | 1,450 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.55s | 7,149 | 210 | 189 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 186.02s | 909 | 11 | 382,250 | |
| GLM 5.3 | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 112.33s | 759 | 238 | 33,423 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.02s | 549 | 120 | 570 | |
| GLM 5.3 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 8.00s | 498 | 192 | 407 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.12s | 708 | 69 | 866 | |
| GLM 5.3 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.62s | 678 | 72 | 182 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 5.5 | 7.4 | 44.4% | 1 | 5.70s | 828 | 235 | 7,784 | |
| GLM 5.3 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 4.74s | 672 | 332 | 452 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.28s | 8,625 | 267 | 305 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.05s | 6,861 | 231 | 91 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 44.26s | 261 | 17 | 16,212 | |
| GLM 5.3 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 21.98s | 207 | 85 | 2,043 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4.1 Flash 1017highvsMuse WondermaxGrok 4.5mediumvsGLM 5.3highDeepSeek V4.1 Flash 1017highvsMiMo-V2.6-FlashmediumStep 3.7 FlashmediumvsGLM 5.3highDeepSeek V4.1 Flash 1017highvsGrok 4.5mediumGrok 4.6mediumvsGLM 5.3highDeepSeek V4.1 Flash 1017highvsGemini 3.5 FlashmediumMuse WondermaxvsGLM 5.3highMiMo-V2.6-FlashmediumvsGLM 5.3highDeepSeek V4.1 Flash 1017highvsStep 3.7 FlashmediumQwen3.7 PlusnonevsGLM 5.3highDeepSeek V4.1 Flash 1017highvsGrok 4.6medium