导航
Advertise here

DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.6 27B

Qwen3.6 27B 平均分领先,为 5.5 vs 5.4Qwen3.6 27B benchmark 成本更低,为 $0.062 vs $0.185Qwen3.6 27B 更快,为 10.62s vs 14.85s,通过率为 34.9% vs 45.5%

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
#248
总输出令牌
273,780
响应时间(平均)
14.85s
总成本
$0.185
排名
#243
总输出令牌
16,156
响应时间(平均)
10.62s
总成本
$0.062
推荐模型 Qwen3.6 27B

它在这里得分最高(5.5),同时成本比DeepSeek V4.1 Flash低约 3.0 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash none 发布日期: 2026-09-10 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.4 5.5
排名 #248 #243
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.3 7.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 34.9% 45.5%
不稳定测试 2 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.642 1.220
总成本 $0.185 $0.062
输入价格 $0.150 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $2.000 / 1M
总输入令牌 137,687 95,805
输出令牌 273,780 16,156
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 14.85s 10.62s
响应时间(最大) 247.66s 156.31s
响应时间(总计) 326.72s 233.68s
参数量 748B 总计 (16B 激活) 27B
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#248 DeepSeek V4.1 Flash

none
成本
$0.021
时间
55.4s
令牌
17,181 tok

#243 Qwen3.6 27B

none
成本
$0.009
时间
83.0s
令牌
4,549 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 5.5 10.0 33.3% 0 83.66s 7,284 263,438 0
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

快速对比

切换对比组合