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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) vs Muse Spark 1.3 (high)

平均分几乎持平,为 9.2 vs 9.1。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) benchmark 成本更低,为 $0.355 vs $1.891。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low) 更快,为 32.55s vs 52.87s,通过率为 78.3% vs 78.3%。

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
#36
总输出令牌
523,482
响应时间(平均)
32.55s
总成本
$0.355
排名
#40
总输出令牌
369,142
响应时间(平均)
52.87s
总成本
$1.891
推荐模型 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (low)

它在这里得分最高(9.2),同时成本比Muse Spark 1.3 (high)低约 5.3 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 low 发布日期: 2026-10-18 Muse Spark 1.3 Muse Spark 1.3 high 发布日期: 2026-09-02
分数 9.2 9.1
排名 #36 #40
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 78.3%
不稳定测试 3 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.214 11.121
总成本 $0.355 $1.891
输入价格 $0.150 / 1M $1.250 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $4.250 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M $0.150 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 267,122 257,320
输出令牌 7,369 14,459
推理令牌 516,113 354,683
响应时间(平均) 32.55s 52.87s
响应时间(最大) 443.63s 251.53s
响应时间(总计) 748.62s 1216.04s
参数量 ~748B 总计 (~16B 激活) ~1T 总计 (~50B 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.

#36 DeepSeek V4.1 Flash 1017

low
成本
$0.006
时间
63.8s
令牌
11,236 tok

#40 Muse Spark 1.3

high
成本
$0.050
时间
203.3s
令牌
11,679 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 10.0 10.0 100.0% 0 27.01s 7,509 323 45,628
Muse Spark 1.3 10.0 10.0 100.0% 0 51.66s 7,275 1,228 64,287

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