- 排名
- #52
- 总输出令牌
- 452,940
- 响应时间（平均）
- 32.78s
- 总成本
- $0.287
DeepSeek V4.1 Flash (high) vs GPT-5.2 (medium)
DeepSeek V4.1 Flash (high) 平均分领先，为 8.5 vs 8.4。 DeepSeek V4.1 Flash (high) benchmark 成本更低，为 $0.287 vs $1.182。 GPT-5.2 (medium) 更快，为 28.51s vs 32.78s，通过率为 74.2% vs 72.7%。
已对比模型
- 排名
- #58
- 总输出令牌
- 71,252
- 响应时间（平均）
- 28.51s
- 总成本
- $1.182
推荐模型
DeepSeek V4.1 Flash (high)
它在这里得分最高（8.5），同时成本比GPT-5.2 (medium)低约 4.1 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash high | GPT-5.2 GPT-5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.5 | 8.4 |
| 排名 | #52 | #58 |
| 可靠性 | 9.6 | 10.0 |
| 一致性 | 8.9 | 8.5 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 74.2% | 72.7% |
| 不稳定测试 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.912 | 8.438 |
| 总成本 | $0.287 | $1.182 |
| 输入价格 | $0.150 / 1M | $1.750 / 1M |
| 输出价格 | $0.600 / 1M | $14.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 100,111 | 105,013 |
| 输出令牌 | 6,642 | 9,914 |
| 推理令牌 | 446,298 | 61,338 |
| 响应时间（平均） | 32.78s | 28.51s |
| 响应时间（最大） | 205.53s | 116.86s |
| 响应时间（总计） | 721.15s | 456.13s |
| 参数量 | 748B 总计 (16B 激活) | ~1.2T 总计 (~80B 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
#58 GPT-5.2
medium- 成本
- $0.047
- 时间
- 49.2s
- 令牌
- 3,396 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
| 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 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 3.42s | 852 | 170 | 5,348 | |
| GPT-5.2 | 6.5 | 8.0 | 58.3% | 1 | 7.81s | 606 | 567 | 2,002 |
| 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 | |
| GPT-5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 22.73s | 7,302 | 511 | 11,912 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 27.63s | 77,764 | 5,152 | 31,635 | |
| GPT-5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 58.50s | 82,056 | 7,304 | 14,693 |
| 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 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 4.19s | 2,397 | 120 | 1,584 | |
| GPT-5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.15s | 7,140 | 234 | 420 |
| 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 | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 127.30s | 909 | 28 | 249,623 | |
| GPT-5.2 | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 97.33s | 482 | 42 | 26,812 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.16s | 549 | 120 | 1,130 | |
| GPT-5.2 | 3.7 | 9.7 | 0.0% | 0 | 4.32s | 477 | 162 | 269 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.06s | 783 | 63 | 1,972 | |
| GPT-5.2 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.12s | 660 | 94 | 614 |
| 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 | 6.4 | 4.9 | 66.7% | 2 | 14.27s | 828 | 339 | 23,969 | |
| GPT-5.2 | 7.5 | 7.3 | 77.8% | 1 | 5.80s | 642 | 735 | 924 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.28s | 8,259 | 258 | 506 | |
| GPT-5.2 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 10.30s | 5,453 | 239 | 469 |
| 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 38.05s | 261 | 16 | 22,246 | |
| GPT-5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 28.18s | 195 | 26 | 3,223 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.2mediumvsQwen3.8 27BhighGPT-5.2mediumvsGrok 4.5lowDeepSeek V4.1 FlashhighvsGrok 4.5mediumDeepSeek V4.1 FlashhighvsMuse Spark 1.2lowGPT-5.2mediumvsInkling SmallhighDeepSeek V4.1 FlashhighvsGrok 4.6mediumDeepSeek V4.1 FlashhighvsGPT-5.4mediumDeepSeek V4.1 FlashmaxvsGPT-5.2mediumMuse Spark 1.2lowvsGPT-5.2mediumDeepSeek V4.1 FlashhighvsGrok 4.5lowDeepSeek V4.1 FlashlowvsGPT-5.2mediumDeepSeek V4.1 FlashhighvsQwen3.8 Maxlow