- 排名
- #32
- 总输出令牌
- 314,605
- 响应时间（平均）
- 60.18s
- 总成本
- $0.053
DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs GPT-5.2 Chat
DeepSeek V4 Flash 0731 (low) 平均分领先，为 8.2 vs 8.0。 DeepSeek V4 Flash 0731 (low) benchmark 成本更低，为 $0.053 vs $0.604。 GPT-5.2 Chat 更快，为 7.65s vs 60.18s，通过率为 75.8% vs 74.2%。
- 排名
- #38
- 总输出令牌
- 30,424
- 响应时间（平均）
- 7.65s
- 总成本
- $0.604
推荐模型
DeepSeek V4 Flash 0731 (low)
它在这里得分最高（8.2），同时成本比GPT-5.2 Chat低约 11.5 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low | GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none |
|---|---|---|
| 分数 | 8.2 | 8.0 |
| 排名 | #32 | #38 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.3 | 8.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 75.8% | 74.2% |
| 不稳定测试 | 5 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.374 | 4.308 |
| 总成本 | $0.053 | $0.604 |
| 输入价格 | $0.140 / 1M | $1.750 / 1M |
| 输出价格 | $0.280 / 1M | $14.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 93,336 | 101,248 |
| 输出令牌 | 40,662 | 30,424 |
| 推理令牌 | 273,943 | 0 |
| 响应时间（平均） | 60.18s | 7.65s |
| 响应时间（最大） | 438.65s | 38.52s |
| 响应时间（总计） | 1323.92s | 168.39s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#32 DeepSeek V4 Flash 0731
low
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 78.1s
- 令牌
- 8,090 tok
#38 GPT-5.2 Chat
none- 成本
- $0.010
- 时间
- 15.3s
- 令牌
- 797 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
| 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 | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 10.08s | 540 | 1,833 | 6,605 | |
| GPT-5.2 Chat | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 3.40s | 606 | 1,807 | 0 |
| 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 | |
| GPT-5.2 Chat | 8.8 | 7.8 | 88.9% | 1 | 9.82s | 7,305 | 6,731 | 0 |
| 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 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 54.25s | 68,913 | 8,230 | 22,729 | |
| GPT-5.2 Chat | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 13.91s | 78,055 | 7,923 | 0 |
| 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 | 4.35s | 7,290 | 305 | 995 | |
| GPT-5.2 Chat | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.05s | 7,140 | 980 | 0 |
| 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 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 128.09s | 648 | 25,039 | 95,560 | |
| GPT-5.2 Chat | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 17.78s | 723 | 7,810 | 0 |
| 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 | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 7.63s | 471 | 81 | 1,181 | |
| GPT-5.2 Chat | 4.4 | 3.0 | 33.3% | 1 | 3.20s | 477 | 335 | 0 |
| 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 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.01s | 627 | 94 | 644 | |
| GPT-5.2 Chat | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.51s | 660 | 1,441 | 0 |
| 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 | 8.0 | 7.6 | 77.8% | 1 | 9.08s | 594 | 414 | 4,808 | |
| GPT-5.2 Chat | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 4.10s | 642 | 1,603 | 0 |
| 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 | 4.44s | 8,178 | 367 | 186 | |
| GPT-5.2 Chat | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.68s | 5,445 | 555 | 0 |
| 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 | 246.86s | 122 | 3,517 | 55,207 | |
| GPT-5.2 Chat | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.89s | 195 | 1,239 | 0 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.2 ChatnonevsStep 3.7 FlashmediumGPT-5.2 ChatnonevsInklinghighGemini 3.5 Flash-LitehighvsGPT-5.2 ChatnoneGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5.2 ChatnoneMuse Spark 1.1highvsGPT-5.2 ChatnoneDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGPT-5 MinimediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGemini 2.5 FlashmediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsMuse Spark 1.1highGPT-5.2 ChatnonevsInklingmediumKimi K3maxvsGPT-5.2 ChatnoneDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGemini 3.5 Flash-Litehigh