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DeepSeek V4.1 Flash (low) vs GPT-5.2 (medium)

DeepSeek V4.1 Flash (low) 平均分领先,为 8.5 vs 8.4DeepSeek V4.1 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.224 vs $1.182DeepSeek V4.1 Flash (low) 更快,为 26.77s vs 28.51s,通过率为 74.2% vs 72.7%

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
#51
总输出令牌
347,963
响应时间(平均)
26.77s
总成本
$0.224
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 (low)

它在这里得分最高(8.5),同时成本比GPT-5.2 (medium)低约 5.3 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash low 发布日期: 2026-09-10 GPT-5.2 GPT-5.2 medium 发布日期: 2025-12-11
分数 8.5 8.4
排名 #51 #58
可靠性 9.5 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 1.492 8.438
总成本 $0.224 $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 99,715 105,013
输出令牌 6,381 9,914
推理令牌 341,582 61,338
响应时间(平均) 26.77s 28.51s
响应时间(最大) 149.84s 116.86s
响应时间(总计) 589.01s 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.

#51 DeepSeek V4.1 Flash

low
成本
$0.017
时间
43.6s
令牌
14,069 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

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 40.66s 7,509 378 81,978
GPT-5.2 10.0 10.0 100.0% 0 22.73s 7,302 511 11,912

快速对比

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