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DeepSeek V4.1 Flash (max) vs GPT-6 Luna (high)

平均分几乎持平,为 8.3 vs 8.3GPT-6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.054 vs $0.445GPT-6 Luna (high) 更快,为 17.53s vs 61.35s,通过率为 68.2% vs 75.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-23

已对比模型

排名
#71
总输出令牌
871,126
响应时间(平均)
61.35s
总成本
$0.445
排名
#73
总输出令牌
91,405
响应时间(平均)
17.53s
总成本
$0.054
推荐模型 GPT-6 Luna (high)

它在这里得分最高(8.3),同时成本比DeepSeek V4.1 Flash (max)低约 8.3 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash max 发布日期: 2026-09-10 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high 发布日期: 2026-09-23
分数 8.3 8.3
排名 #71 #73
可靠性 9.1 10.0
一致性 9.2 9.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 75.8%
不稳定测试 2 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.829 0.359
总成本 $0.445 $0.054
输入价格 $0.100 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 89,024 80,441
输出令牌 5,558 4,761
推理令牌 865,568 86,644
响应时间(平均) 61.35s 17.53s
响应时间(最大) 335.08s 106.93s
响应时间(总计) 1349.61s 385.74s
参数量 748B 总计 (16B 激活) ~400B 总计 (~17B 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.

#71 DeepSeek V4.1 Flash

max
成本
$0.066
时间
211.0s
令牌
54,712 tok

#73 GPT-6 Luna

high
成本
$0.003
时间
49.2s
令牌
5,231 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
GPT-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

快速对比

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