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DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B 平均分领先,为 5.5 vs 5.4Qwen3.8 27B benchmark 成本更低,为 ~$0.006 vs $0.185Qwen3.8 27B 更快,为 3.12s vs 14.85s,通过率为 34.9% vs 40.9%

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
#245
总输出令牌
11,445
响应时间(平均)
3.12s
总成本
~$0.006
推荐模型 Qwen3.8 27B

它在这里得分最高(5.5),同时成本比DeepSeek V4.1 Flash低约 32.7 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash none 发布日期: 2026-09-10 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none 发布日期: 2026-08-14
分数 5.4 5.5
排名 #248 #245
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.3 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 34.9% 40.9%
不稳定测试 2 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.642 ~0.063
总成本 $0.185 ~$0.006
输入价格 $0.150 / 1M 不适用
输出价格 $0.600 / 1M 不适用
总输入令牌 137,687 122,463
输出令牌 273,780 11,445
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 14.85s 3.12s
响应时间(最大) 247.66s 44.76s
响应时间(总计) 326.72s 68.69s
参数量 748B 总计 (16B 激活) 27.3B
开放状态 开源 权重可用

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

#245 Qwen3.8 27B

none
成本
~$0.001
时间
23.9s
令牌
1,922 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
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0

快速对比

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