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DeepSeek V4.1 Flash (low) vs GLM 5.3 FlashX (max)

DeepSeek V4.1 Flash (low) 平均分领先,为 8.0 vs 7.9。 DeepSeek V4.1 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.153 vs $0.623。 DeepSeek V4.1 Flash (low) 更快,为 28.04s vs 43.97s,通过率为 73.9% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#90
总输出令牌
371,547
响应时间(平均)
28.04s
总成本
$0.153
排名
#97
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 DeepSeek V4.1 Flash (low)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比GLM 5.3 FlashX (max)低约 4.1 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash low 发布日期: 2026-09-10 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 8.0 7.9
排名 #90 #97
可靠性 9.6 10.0
一致性 8.7 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 78.3%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.576 4.153
总成本 $0.153 $0.623
输入价格 $0.020 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.396 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 266,849 322,894
输出令牌 8,284 8,010
推理令牌 363,263 394,755
响应时间(平均) 28.04s 43.97s
响应时间(最大) 149.84s 390.70s
响应时间(总计) 645.03s 1011.29s
参数量 748B 总计 (16B 激活) 320B 总计 (18B 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

#97 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

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