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DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs GPT-5.6 Luna (medium)

平均分几乎持平,为 7.4 vs 7.4。 GPT-5.6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.101 vs $0.307。 GPT-5.6 Luna (medium) 更快,为 9.64s vs 88.15s,通过率为 71.0% vs 62.3%。

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
#124
总输出令牌
414,035
响应时间(平均)
88.15s
总成本
$0.307
排名
#122
总输出令牌
47,986
响应时间(平均)
9.64s
总成本
$0.101
推荐模型 GPT-5.6 Luna (medium)

它在这里得分最高(7.4),同时成本比DeepSeek V4 Flash 0731 (low)低约 3.1 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 发布日期: 2026-08-01 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium 发布日期: 2026-07-09
分数 7.4 7.4
排名 #124 #122
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.0 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 62.3%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.840 2.822
总成本 $0.307 $0.101
输入价格 $0.010 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $1.280 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 231,356 212,780
输出令牌 43,054 6,849
推理令牌 370,981 41,137
响应时间(平均) 88.15s 9.64s
响应时间(最大) 438.65s 58.09s
响应时间(总计) 2027.36s 221.62s
参数量 284B 总计 (13B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#124 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

#122 GPT-5.6 Luna

medium
成本
$0.014
时间
14.6s
令牌
2,362 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
GPT-5.6 Luna 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

快速对比

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