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

DeepSeek V4 Flash 0731 (low) 平均分领先,为 8.0 vs 7.9DeepSeek V4 Flash 0731 (low) benchmark 成本更低,为 $0.044 vs $3.467DeepSeek V4 Flash 0731 (low) 更快,为 77.55s vs 142.84s,通过率为 71.2% vs 77.3%

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
#73
总输出令牌
385,989
响应时间(平均)
77.55s
总成本
$0.044
排名
#78
总输出令牌
224,128
响应时间(平均)
142.84s
总成本
$3.467
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比Kimi K3 (max)低约 79.1 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 发布日期: 2026-08-01 Kimi K3 Kimi K3 max 发布日期: 2026-07-16
分数 8.0 7.9
排名 #73 #78
可靠性 10.0 9.0
一致性 8.3 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 71.2% 77.3%
不稳定测试 5 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.553 21.668
总成本 $0.044 $3.467
输入价格 $0.065 / 1M $3.000 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $15.000 / 1M
总输入令牌 93,345 34,960
输出令牌 35,723 2,887
推理令牌 350,266 221,241
响应时间(平均) 77.55s 142.84s
响应时间(最大) 438.65s 766.58s
响应时间(总计) 1706.18s 2714.02s
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

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#73 DeepSeek V4 Flash 0731

low
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
78.1s
令牌
8,090 tok

#78 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 7.3 5.1 77.8% 2 163.31s 5,953 782 86,028
Kimi K3 10.0 10.0 100.0% 0 325.79s 8,061 460 84,012

快速对比

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