- 排名
- #90
- 总输出令牌
- 371,547
- 响应时间（平均）
- 28.04s
- 总成本
- $0.153
DeepSeek V4.1 Flash (low) vs GPT-5.4 Nano (medium)
DeepSeek V4.1 Flash (low) 平均分领先，为 8.0 vs 8.0。 DeepSeek V4.1 Flash (low) benchmark 成本更低，为 $0.153 vs $0.187。 GPT-5.4 Nano (medium) 更快，为 15.95s vs 28.04s，通过率为 73.9% vs 66.7%。
已对比模型
- 排名
- #93
- 总输出令牌
- 110,910
- 响应时间（平均）
- 15.95s
- 总成本
- $0.187
推荐模型
GPT-5.4 Nano (medium)
它的得分接近这里的最高分（8.0 vs 8.0），同时响应速度比DeepSeek V4.1 Flash (low)快约 1.8 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash low | GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.0 | 8.0 |
| 排名 | #90 | #93 |
| 可靠性 | 9.6 | 10.0 |
| 一致性 | 8.7 | 8.6 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 73.9% | 66.7% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 1.576 | 1.432 |
| 总成本 | $0.153 | $0.187 |
| 输入价格 | $0.020 / 1M | $0.200 / 1M |
| 输出价格 | $0.396 / 1M | $1.250 / 1M |
| 总输入令牌 | 266,849 | 237,088 |
| 输出令牌 | 8,284 | 8,235 |
| 推理令牌 | 363,263 | 102,675 |
| 响应时间（平均） | 28.04s | 15.95s |
| 响应时间（最大） | 149.84s | 94.06s |
| 响应时间（总计） | 645.03s | 366.93s |
| 参数量 | 748B 总计 (16B 激活) | ~120B 总计 (~5B 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.
#90 DeepSeek V4.1 Flash
low- 成本
- $0.017
- 时间
- 43.6s
- 令牌
- 14,069 tok
#93 GPT-5.4 Nano
medium- 成本
- $0.007
- 时间
- 24.6s
- 令牌
- 4,943 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
| 智能体任务 | 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 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 56.02s | 167,134 | 1,903 | 21,681 | |
| GPT-5.4 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 73.96s | 154,260 | 1,135 | 9,894 |
| 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 | 3.32s | 852 | 171 | 4,328 | |
| GPT-5.4 Nano | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 4.52s | 606 | 683 | 2,254 |
| 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-5.4 Nano | 6.1 | 4.7 | 66.7% | 2 | 19.12s | 7,305 | 516 | 20,778 |
| 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 | 24.73s | 77,368 | 4,906 | 24,016 | |
| GPT-5.4 Nano | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 32.24s | 59,730 | 4,435 | 19,221 |
| 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 | 3.80s | 2,397 | 120 | 1,149 | |
| GPT-5.4 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.54s | 7,140 | 234 | 516 |
| 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 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 95.58s | 909 | 27 | 184,701 | |
| GPT-5.4 Nano | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 38.72s | 628 | 60 | 46,084 |
| 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 | 4.34s | 549 | 117 | 1,319 | |
| GPT-5.4 Nano | 4.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.15s | 477 | 179 | 443 |
| 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 | 8.38s | 783 | 63 | 1,546 | |
| GPT-5.4 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.88s | 660 | 95 | 521 |
| 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 | 8.2 | 7.7 | 77.8% | 1 | 9.39s | 828 | 273 | 14,502 | |
| GPT-5.4 Nano | 4.1 | 7.2 | 22.2% | 1 | 3.79s | 642 | 594 | 1,408 |
| 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 | 13.83s | 8,259 | 313 | 284 | |
| GPT-5.4 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.71s | 5,445 | 234 | 382 |
| 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 | 46.86s | 261 | 13 | 27,759 | |
| GPT-5.4 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.81s | 195 | 70 | 1,174 |
快速对比
切换对比组合
Claude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4.1 FlashlowDeepSeek V4.1 FlashlowvsGPT-5.6 LunahighDeepSeek V4.1 FlashlowvsNemotron 3 Ultramedium免费可用GPT-5.4 NanomediumvsGLM 5.3 FlashXmaxClaude Fable 5.1highvsGPT-5.4 NanomediumDeepSeek V4.1 FlashlowvsGemini 3.8 FlashmediumGPT-5.4 NanomediumvsQwen3.7 MaxnoneDeepSeek V4 Flash 0423highvsGPT-5.4 NanomediumDeepSeek V4.1 FlashlowvsQwen3.5-27BmediumGPT-5.4 NanomediumvsQwen3.8 2.4T A95BhighDeepSeek V4.1 FlashlowvsGLM 5.3 FlashXmaxClaude Fable 5.1highvsDeepSeek V4.1 Flashlow