- 排名
- #97
- 总输出令牌
- 448,665
- 响应时间（平均）
- 118.83s
- 总成本
- $0.576
DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs GPT-5.2 Chat (default)
DeepSeek V4 Flash 0731 (high) 平均分领先，为 8.4 vs 7.0。 DeepSeek V4 Flash 0731 (high) benchmark 成本更低，为 $0.576 vs $0.594。 GPT-5.2 Chat (default) 更快，为 7.43s vs 118.83s，通过率为 76.8% vs 66.7%。
已对比模型
- 排名
- #193
- 总输出令牌
- 29,742
- 响应时间（平均）
- 7.43s
- 总成本
- $0.594
推荐模型
DeepSeek V4 Flash 0731 (high)
它在本次比较中得分最高（8.4），并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high | GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat default |
|---|---|---|
| 分数 | 8.4 | 7.0 |
| 排名 | #97 | #193 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.1 | 8.7 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 76.8% | 66.7% |
| 不稳定测试 | 5 | 4 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 1.069 | 4.564 |
| 总成本 | $0.576 | $0.594 |
| 输入价格 | $0.005 / 1M | $1.750 / 1M |
| 输出价格 | $1.280 / 1M | $14.000 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.005 / 1M | $0.175 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 281,863 | 101,104 |
| 输出令牌 | 24,535 | 10,414 |
| 推理令牌 | 507,976 | 19,328 |
| 响应时间（平均） | 118.83s | 7.43s |
| 响应时间（最大） | 600.61s | 38.52s |
| 响应时间（总计） | 2733.01s | 163.35s |
| 参数量 | 284B 总计 (13B 激活) | ~400B 总计 (~17B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 闭源 |
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
#193 GPT-5.2 Chat
default- 成本
- $0.010
- 时间
- 15.3s
- 令牌
- 797 tok
类别细分
| 智能体任务 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 204.36s | 185,161 | 7,569 | 11,635 | |
| GPT-5.2 Chat | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 955ms | 0 | 0 | 0 |
| 反AI技巧 | 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 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 13.62s | 1,488 | 542 | 10,576 | |
| GPT-5.2 Chat | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 3.40s | 606 | 655 | 1,152 |
| 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 | |
| GPT-5.2 Chat | 8.8 | 7.8 | 88.9% | 1 | 9.82s | 7,305 | 843 | 5,888 |
| 综合 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 87.10s | 67,283 | 11,903 | 41,397 | |
| GPT-5.2 Chat | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 13.91s | 78,055 | 6,323 | 1,600 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.65s | 7,764 | 336 | 1,259 | |
| GPT-5.2 Chat | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.05s | 7,140 | 468 | 512 |
| 领域专项 | 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 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 458.65s | 700 | 104 | 215,629 | |
| GPT-5.2 Chat | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 23.67s | 579 | 216 | 6,912 |
| 通用智能 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.64s | 708 | 72 | 533 | |
| GPT-5.2 Chat | 4.4 | 3.0 | 33.3% | 1 | 3.20s | 477 | 271 | 64 |
| 指令遵循 | 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 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.46s | 1,101 | 119 | 939 | |
| GPT-5.2 Chat | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.51s | 660 | 353 | 1,088 |
| 谜题求解 | 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 | 8.2 | 7.7 | 77.8% | 1 | 9.36s | 1,305 | 397 | 6,801 | |
| GPT-5.2 Chat | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 4.10s | 642 | 643 | 960 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.42s | 8,889 | 357 | 451 | |
| GPT-5.2 Chat | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.68s | 5,445 | 491 | 64 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 110.63s | 420 | 976 | 27,546 | |
| GPT-5.2 Chat | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.89s | 195 | 151 | 1,088 |
快速对比
切换对比组合
Gemini 3.1 Flash Lite PreviewmediumvsGPT-5.2 ChatdefaultKimi K2.7 CodemediumvsGPT-5.2 ChatdefaultDeepSeek V4 Flash 0731highvsGemini 3.1 Pro PreviewmediumGPT-5.2 ChatdefaultvsMiMo-V2.5mediumEmber-1lowvsGPT-5.2 ChatdefaultGPT-5.2 ChatdefaultvsMiMo-V2.6-FlashlowMinimax M3.1 Flashlow免费可用vsGPT-5.2 ChatdefaultGPT-5.2 ChatdefaultvsGLM 5.3 FlashXmediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsMuse Glimmer 30BxhighDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5 MinimediumGPT-5.2 ChatdefaultvsStep 5 PreviewhighDeepSeek V4 Flash 0731highvsQwen3.8 2.4T A95Blow