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DeepSeek V4.1 Flash (high) vs Muse Spark 1.2 (low)

平均分几乎持平，为 8.5 vs 8.4。 DeepSeek V4.1 Flash (high) benchmark 成本更低，为 $0.287 vs $0.655。 Muse Spark 1.2 (low) 更快，为 9.77s vs 32.78s，通过率为 74.2% vs 77.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-10

已对比模型

排名
#52
总输出令牌
452,940
响应时间（平均）
32.78s
总成本
$0.287
排名
#55
总输出令牌
123,963
响应时间（平均）
9.77s
总成本
$0.655
推荐模型 Muse Spark 1.2 (low)

它在这里得分最高（8.4），同时响应速度比DeepSeek V4.1 Flash (high)快约 3.4 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash high 发布日期: 2026-09-10 Muse Spark 1.2 Muse Spark 1.2 low 发布日期: 2026-08-06
分数 8.5 8.4
排名 #52 #55
可靠性 9.6 10.0
一致性 8.9 9.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 74.2% 77.3%
不稳定测试 3 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.912 4.361
总成本 $0.287 $0.655
输入价格 $0.150 / 1M $1.250 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $4.250 / 1M
总输入令牌 100,111 101,811
输出令牌 6,642 8,025
推理令牌 446,298 115,938
响应时间（平均） 32.78s 9.77s
响应时间（最大） 205.53s 47.80s
响应时间（总计） 721.15s 214.83s
参数量 748B 总计 (16B 激活) ~1T 总计 (~50B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#52 DeepSeek V4.1 Flash

high
成本
$0.035
时间
111.0s
令牌
29,201 tok

#55 Muse Spark 1.2

low
成本
$0.019
时间
14.6s
令牌
4,384 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 10.0 10.0 100.0% 0 49.19s 7,509 376 108,285
Muse Spark 1.2 8.4 7.4 88.9% 1 10.09s 7,275 343 19,717

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V4.1 FlashhighvsGrok 4.5mediumMuse Spark 1.2lowvsGrok 4.5mediumDeepSeek V4.1 FlashmediumvsMuse Spark 1.2lowMuse Spark 1.2lowvsGrok 4.6mediumDeepSeek V4.1 FlashhighvsGrok 4.6mediumDeepSeek V4.1 FlashhighvsGPT-5.4mediumMuse Spark 1.2lowvsGPT-5.2mediumMuse Spark 1.2lowvsQwen3.8 27BhighSeed 2.1 TurbomediumvsMuse Spark 1.2lowMuse Spark 1.2lowvsGPT-5.4mediumDeepSeek V4.1 FlashhighvsGrok 4.5lowDeepSeek V4.1 FlashhighvsGPT-5.2medium