DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs GLM 5.2 (high)

排名: #32
总输出令牌: 314,605
响应时间（平均）: 60.18s
总成本: $0.053

排名: #39
总输出令牌: 295,347
响应时间（平均）: 62.65s
总成本: $0.919

推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0731 (low)

它在这里得分最高（8.2），同时成本比GLM 5.2 (high)低约 17.5 倍。

详细对比

指标	DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 发布日期: 2026-08-01	GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17

指标	DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 发布日期: 2026-08-01	GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数	8.2	8.0
排名	#32	#39
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%	71.2%
不稳定测试	5	3
总运行次数	66	66
每个结果成本	0.374	5.873
总成本	$0.053	$0.919
输入价格	$0.140 / 1M	$0.908 / 1M
输出价格	$0.280 / 1M	$2.854 / 1M
总输入令牌	93,336	83,813
输出令牌	40,662	69,688
推理令牌	273,943	225,659
响应时间（平均）	60.18s	62.65s
响应时间（最大）	438.65s	599.43s
响应时间（总计）	1323.92s	1378.34s

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

#39 GLM 5.2

high

无效SVG

成本: $0.000
时间: 300.0s
令牌: 0 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

类别:

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
GLM 5.2	10.0	10.0	100.0%	0		5.80s	639	406	2,660

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
GLM 5.2	6.4	8.6	33.3%	0		73.03s	5,124	2,302	22,546

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
GLM 5.2	10.0	10.0	100.0%	0		321.47s	61,516	18,824	63,861

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
GLM 5.2	10.0	10.0	100.0%	0		5.81s	7,143	435	1,414

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
GLM 5.2	3.7	6.5	22.2%	1		73.97s	551	46,693	90,566

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
GLM 5.2	10.0	10.0	100.0%	0		12.90s	498	63	1,743

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
GLM 5.2	10.0	10.0	100.0%	0		4.26s	678	151	1,210

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
GLM 5.2	6.0	4.6	66.7%	2		33.71s	665	568	22,392

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
GLM 5.2	10.0	10.0	100.0%	0		9.25s	6,861	246	503

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
GLM 5.2	3.0	10.0	0.0%	0		127.82s	138	0	18,764

快速对比

切换对比组合

GPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2high Step 3.7 FlashmediumvsGLM 5.2high GPT-5 MinimediumvsGLM 5.2high DeepSeek V4 Flash 0731lowvsGPT-5 Minimedium InklingmediumvsGLM 5.2high Kimi K3maxvsGLM 5.2high DeepSeek V4 Flash 0731lowvsGemini 2.5 Flashmedium DeepSeek V4 Flash 0731lowvsMuse Spark 1.1high DeepSeek V4 Flash 0731lowvsGemini 3.5 Flash-Litehigh DeepSeek V4 Flash 0731lowvsInklinghigh DeepSeek V4 Flash 0731lowvsStep 3.7 Flashmedium DeepSeek V4 Flash 0731lowvsGPT-5.2 Chatnone