- 排名
- #74
- 总输出令牌
- 532,511
- 响应时间(平均)
- 118.83s
- 总成本
- $0.578
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%。
已对比模型
- 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 | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 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
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 102.40s | 189,965 | 7,768 | 11,491 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.89s | 639 | 497 | 2,634 |
| 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 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 5.0 | 5.0 | 50.0% | 0 | 51.96s | 12,696 | 458 | 4,531 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.44s | 7,149 | 348 | 2,345 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 45.47s | 551 | 8,188 | 11,606 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.39s | 498 | 54 | 1,842 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.90s | 678 | 94 | 1,518 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 13.13s | 672 | 536 | 4,822 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.41s | 6,861 | 230 | 550 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.25s | 138 | 381 | 2,529 |
快速对比
切换对比组合
Grok 4.5highvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsGemini 3.1 Pro PreviewmediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsMuse Glimmer 30BxhighDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5 MinimediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsQwen3.8 2.4T A95BlowKimi K3maxvsGLM 5.2mediumGemini 3.5 FlashhighvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsKimi K3maxGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-6 LunamediumClaude Opus 4.8mediumvsDeepSeek V4 Flash 0731high