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DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs Qwen3.8 2.4T A95B (low)

平均分几乎持平,为 8.2 vs 8.2DeepSeek V4 Flash 0731 (low) benchmark 成本更低,为 $0.033 vs $3.113DeepSeek V4 Flash 0731 (low) 更快,为 60.18s vs 132.39s,通过率为 75.8% vs 78.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-12

排名
#45
总输出令牌
314,605
响应时间(平均)
60.18s
总成本
$0.033
排名
#46
总输出令牌
554,485
响应时间(平均)
132.39s
总成本
$3.113
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

它在这里得分最高(8.2),同时成本比Qwen3.8 2.4T A95B (low)低约 95.1 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 发布日期: 2026-08-01 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B low 发布日期: 2026-08-12
分数 8.2 8.2
排名 #45 #46
可靠性 10.0 9.1
一致性 8.3 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 75.8% 78.8%
不稳定测试 5 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.374 19.453
总成本 $0.033 $3.113
输入价格 $0.080 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $6.000 / 1M
总输入令牌 93,336 113,340
输出令牌 40,662 107,311
推理令牌 273,943 447,174
响应时间(平均) 60.18s 132.39s
响应时间(最大) 438.65s 534.21s
响应时间(总计) 1323.92s 2912.56s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 2.4T 总计 (95B 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.

#45 DeepSeek V4 Flash 0731

low
无效SVG
成本
$0.000
时间
78.1s
令牌
8,090 tok

#46 Qwen3.8 2.4T A95B

low
成本
$0.100
时间
193.2s
令牌
16,767 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
Qwen3.8 2.4T A95B 7.6 7.2 77.8% 1 172.53s 6,716 21,405 57,399

快速对比

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