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DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs GPT-5.6 Terra

平均分几乎持平,为 5.8 vs 5.8。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 benchmark 成本更低,为 $0.055 vs $0.377。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 更快,为 3.46s vs 4.11s,通过率为 36.2% vs 40.6%。

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
#296
总输出令牌
16,806
响应时间(平均)
3.46s
总成本
$0.055
排名
#297
总输出令牌
7,381
响应时间(平均)
4.11s
总成本
$0.377
推荐模型 DeepSeek V4.1 Flash 1017

它在这里得分最高(5.8),同时成本比GPT-5.6 Terra低约 6.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 none 发布日期: 2026-10-18 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra none 发布日期: 2026-07-09
分数 5.8 5.8
排名 #296 #297
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.7 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 36.2% 40.6%
不稳定测试 1 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.678 7.313
总成本 $0.055 $0.377
输入价格 $0.150 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 不适用 $2.500 / 1M
总输入令牌 293,927 213,564
输出令牌 16,806 7,381
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 3.46s 4.11s
响应时间(最大) 43.95s 57.98s
响应时间(总计) 79.48s 94.52s
参数量 ~748B 总计 (~16B 激活) ~1T 总计 (~60B 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.

#296 DeepSeek V4.1 Flash 1017

none
成本
$0.001
时间
7.1s
令牌
2,012 tok

#297 GPT-5.6 Terra

none
成本
$0.030
时间
14.7s
令牌
2,082 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 5.6 9.9 33.3% 0 2.38s 7,284 3,922 0
GPT-5.6 Terra 5.5 10.0 33.3% 0 1.00s 7,302 336 0

切换对比组合