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DeepSeek V4 Flash 0731 (low) vs GLM 5.3 Flash (high)

DeepSeek V4 Flash 0731 (low) 平均分领先,为 7.4 vs 7.3。 GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.084 vs $0.307。 GLM 5.3 Flash (high) 更快,为 29.11s vs 88.15s,通过率为 71.0% vs 66.7%。

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
#132
总输出令牌
99,340
响应时间(平均)
29.11s
总成本
$0.084
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它的得分接近这里的最高分(7.3 vs 7.4),同时成本比DeepSeek V4 Flash 0731 (low)低约 3.7 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 low 发布日期: 2026-08-01 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.4 7.3
排名 #124 #132
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.0 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 66.7%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.840 0.426
总成本 $0.307 $0.084
输入价格 $0.010 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $1.280 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 231,356 225,013
输出令牌 43,054 12,197
推理令牌 370,981 87,143
响应时间(平均) 88.15s 29.11s
响应时间(最大) 438.65s 163.41s
响应时间(总计) 2027.36s 669.54s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 开源

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

#132 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

快速对比

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