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DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs Muse Spark 1.3 (low)

Muse Spark 1.3 (low) 平均分领先,为 8.2 vs 8.0DeepSeek V4 Flash 0731 (high) benchmark 成本更低,为 $0.084 vs $0.689Muse Spark 1.3 (low) 更快,为 16.03s vs 114.94s,通过率为 75.8% 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
#74
总输出令牌
513,307
响应时间(平均)
114.94s
总成本
$0.084
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 DeepSeek V4 Flash 0731 (high)

它的得分接近这里的最高分(8.0 vs 8.2),同时成本比Muse Spark 1.3 (low)低约 8.2 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high 发布日期: 2026-08-01 Muse Spark 1.3 Muse Spark 1.3 low 发布日期: 2026-09-02
分数 8.0 8.2
排名 #74 #66
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.0 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 75.8% 81.8%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.956 4.594
总成本 $0.084 $0.689
输入价格 $0.065 / 1M $1.250 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $4.250 / 1M
总输入令牌 96,702 116,947
输出令牌 16,966 11,026
推理令牌 496,341 116,685
响应时间(平均) 114.94s 16.03s
响应时间(最大) 600.61s 78.72s
响应时间(总计) 2528.65s 352.69s
参数量 284B 总计 (13B 激活) ~1T 总计 (~50B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#74 DeepSeek V4 Flash 0731

high
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
187.3s
令牌
19,048 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 Flash 0731 6.3 6.3 55.6% 1 252.67s 7,044 2,160 191,210
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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