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DeepSeek V4.1 Flash (max) vs Muse Spark 1.3 (low)

DeepSeek V4.1 Flash (max) 平均分领先,为 8.3 vs 8.2DeepSeek V4.1 Flash (max) benchmark 成本更低,为 $0.537 vs $0.689Muse Spark 1.3 (low) 更快,为 16.03s vs 61.35s,通过率为 68.2% vs 81.8%

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
#66
总输出令牌
127,711
响应时间(平均)
16.03s
总成本
$0.689
推荐模型 Muse Spark 1.3 (low)

它的得分接近这里的最高分(8.2 vs 8.3),同时响应速度比DeepSeek V4.1 Flash (max)快约 3.8 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 1.3 Muse Spark 1.3 low 发布日期: 2026-09-02
分数 8.3 8.2
排名 #62 #66
可靠性 9.1 10.0
一致性 9.2 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 81.8%
不稳定测试 2 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.829 4.594
总成本 $0.537 $0.689
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 89,024 116,947
输出令牌 5,558 11,026
推理令牌 865,568 116,685
响应时间(平均) 61.35s 16.03s
响应时间(最大) 335.08s 78.72s
响应时间(总计) 1349.61s 352.69s
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

#66 Muse Spark 1.3

low
成本
$0.017
时间
83.9s
令牌
3,959 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 1.3 8.2 7.2 88.9% 1 20.86s 5,958 795 19,077

快速对比

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