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DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs GPT-6 Luna (high)

DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) 平均分领先,为 7.8 vs 7.7。 GPT-6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.074 vs $0.462。 GPT-6 Luna (high) 更快,为 20.37s vs 94.16s,通过率为 72.5% vs 73.9%。

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
#110
总输出令牌
577,214
响应时间(平均)
94.16s
总成本
$0.462
排名
#111
总输出令牌
101,587
响应时间(平均)
20.37s
总成本
$0.074
推荐模型 GPT-6 Luna (high)

它的得分接近这里的最高分(7.7 vs 7.8),同时成本比DeepSeek V4 Flash 0731 (medium)低约 6.3 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 medium 发布日期: 2026-08-01 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high 发布日期: 2026-09-23
分数 7.8 7.7
排名 #110 #111
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 72.5% 73.9%
不稳定测试 8 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.176 0.492
总成本 $0.462 $0.074
输入价格 $0.010 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $1.280 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 274,189 229,986
输出令牌 66,689 6,037
推理令牌 510,525 95,550
响应时间(平均) 94.16s 20.37s
响应时间(最大) 303.26s 106.93s
响应时间(总计) 2165.72s 468.52s
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.

#110 DeepSeek V4 Flash 0731

medium
成本
$0.004
时间
93.3s
令牌
13,252 tok

#111 GPT-6 Luna

high
成本
$0.003
时间
49.2s
令牌
5,231 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 6.4 4.4 77.8% 2 198.78s 6,032 4,109 160,154
GPT-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

快速对比

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