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DeepSeek V4.1 Flash (max) vs Muse Spark 1.1 (low)

平均分几乎持平,为 8.3 vs 8.3DeepSeek V4.1 Flash (max) benchmark 成本更低,为 $0.537 vs $0.673Muse Spark 1.1 (low) 更快,为 11.89s vs 61.35s,通过率为 68.2% vs 71.2%

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
#62
总输出令牌
871,126
响应时间(平均)
61.35s
总成本
$0.537
排名
#63
总输出令牌
116,489
响应时间(平均)
11.89s
总成本
$0.673
推荐模型 Muse Spark 1.1 (low)

它在这里得分最高(8.3),同时响应速度比DeepSeek V4.1 Flash (max)快约 5.2 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash max 发布日期: 2026-09-10 Muse Spark 1.1 Muse Spark 1.1 low 发布日期: 2026-07-16
分数 8.3 8.3
排名 #62 #63
可靠性 9.1 10.0
一致性 9.2 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 71.2%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.829 5.173
总成本 $0.537 $0.673
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 89,024 141,878
输出令牌 5,558 11,033
推理令牌 865,568 105,456
响应时间(平均) 61.35s 11.89s
响应时间(最大) 335.08s 54.15s
响应时间(总计) 1349.61s 261.69s
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.

#62 DeepSeek V4.1 Flash

max
成本
$0.066
时间
211.0s
令牌
54,712 tok

#63 Muse Spark 1.1

low
成本
$0.020
时间
39.2s
令牌
4,947 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 62.50s 7,509 373 132,357
Muse Spark 1.1 10.0 10.0 100.0% 0 10.34s 8,562 394 14,503

快速对比

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