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DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs Qwen3.7 Max

Qwen3.7 Max 平均分领先,为 7.4 vs 7.3DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.106 vs $0.197Qwen3.7 Max 更快,为 4.52s vs 85.80s,通过率为 72.7% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-01

排名
#78
总输出令牌
618,417
响应时间(平均)
85.80s
总成本
$0.106
排名
#72
总输出令牌
12,446
响应时间(平均)
4.52s
总成本
$0.197
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在这里得分最高(7.4),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash 0731 (medium)快约 19.0 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 medium 发布日期: 2026-08-01 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22
分数 7.3 7.4
排名 #78 #72
可靠性 9.8 9.9
一致性 7.1 10.0
测试正确
尝试通过率 72.7% 68.2%
不稳定测试 8 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.956 1.582
总成本 $0.106 $0.197
输入价格 $0.140 / 1M $1.475 / 1M
输出价格 $0.280 / 1M $4.425 / 1M
总输入令牌 89,768 95,983
输出令牌 66,624 12,446
推理令牌 551,793 0
响应时间(平均) 85.80s 4.52s
响应时间(最大) 288.78s 72.30s
响应时间(总计) 1887.69s 99.52s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#78 DeepSeek V4 Flash 0731

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

#72 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 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
Qwen3.7 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0

快速对比

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