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DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs Kimi K3 (max)

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) 平均分领先,为 8.4 vs 8.3。 DeepSeek V4 Flash 0731 (high) benchmark 成本更低,为 $0.576 vs $3.409。 DeepSeek V4 Flash 0731 (high) 更快,为 118.83s vs 139.41s,通过率为 76.8% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#97
总输出令牌
448,665
响应时间(平均)
118.83s
总成本
$0.576
排名
#102
总输出令牌
233,327
响应时间(平均)
139.41s
总成本
$3.409
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0731 (high)

它在这里得分最高(8.4),同时成本比Kimi K3 (max)低约 5.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high 发布日期: 2026-08-01 Kimi K3 Kimi K3 max 发布日期: 2026-07-16
分数 8.4 8.3
排名 #97 #102
可靠性 10.0 9.3
一致性 8.1 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 76.8% 78.3%
不稳定测试 5 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.069 23.601
总成本 $0.576 $3.409
输入价格 $0.005 / 1M $0.830 / 1M
输出价格 $1.280 / 1M $14.000 / 1M
缓存读取价格 $0.005 / 1M $0.270 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 281,863 170,700
输出令牌 24,535 7,719
推理令牌 507,976 225,608
响应时间(平均) 118.83s 139.41s
响应时间(最大) 600.61s 766.58s
响应时间(总计) 2733.01s 2788.26s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 2.8T 总计 (104B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#97 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

#102 MoonshotAI: Kimi K3

max
成本
$0.281
时间
506.9s
令牌
18,863 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
Kimi K3 10.0 10.0 100.0% 0 325.79s 8,061 460 84,012

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