导航
Advertise here

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs GLM 5.2 (medium)

DeepSeek V4 Flash 0731 (high) 平均分领先,为 8.4 vs 8.2。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.398 vs $0.578。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 26.88s vs 118.83s,通过率为 76.8% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#74
总输出令牌
532,511
响应时间(平均)
118.83s
总成本
$0.578
排名
#83
总输出令牌
81,020
响应时间(平均)
26.88s
总成本
$0.398
推荐模型 GLM 5.2 (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.2 vs 8.4),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash 0731 (high)快约 4.4 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high 发布日期: 2026-08-01 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 8.4 8.2
排名 #74 #83
可靠性 10.0 9.6
一致性 8.1 8.1
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 76.8% 81.2%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 66
每个结果成本 1.069 2.890
总成本 $0.578 $0.398
输入价格 $0.010 / 1M $0.325 / 1M
输出价格 $1.280 / 1M $3.990 / 1M
总输入令牌 281,863 227,164
输出令牌 24,535 20,029
推理令牌 507,976 60,991
响应时间(平均) 118.83s 26.88s
响应时间(最大) 600.61s 102.40s
响应时间(总计) 2733.01s 591.34s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#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

#83 GLM 5.2

medium
成本
$0.041
时间
195.8s
令牌
9,287 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
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

快速对比

切换对比组合