- 排名
- #110
- 总输出令牌
- 577,214
- 响应时间（平均）
- 94.16s
- 总成本
- $0.462
DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs Qwen3.8 2.4T A95B (high)
Qwen3.8 2.4T A95B (high) 平均分领先，为 7.9 vs 7.8。 DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.462 vs $2.805。 DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) 更快，为 94.16s vs 120.88s，通过率为 72.5% vs 75.4%。
已对比模型
- 排名
- #102
- 总输出令牌
- 468,439
- 响应时间（平均）
- 120.88s
- 总成本
- $2.805
推荐模型
DeepSeek V4 Flash 0731 (medium)
它的得分接近这里的最高分（7.8 vs 7.9），同时成本比Qwen3.8 2.4T A95B (high)低约 6.1 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 medium | Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.8 | 7.9 |
| 排名 | #110 | #102 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.6 |
| 一致性 | 7.2 | 8.4 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 72.5% | 75.4% |
| 不稳定测试 | 8 | 4 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 1.176 | 18.696 |
| 总成本 | $0.462 | $2.805 |
| 输入价格 | $0.010 / 1M | $2.000 / 1M |
| 输出价格 | $1.280 / 1M | $6.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 274,189 | 295,642 |
| 输出令牌 | 66,689 | 115,041 |
| 推理令牌 | 510,525 | 353,398 |
| 响应时间（平均） | 94.16s | 120.88s |
| 响应时间（最大） | 303.26s | 532.28s |
| 响应时间（总计） | 2165.72s | 2780.16s |
| 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.
#110 DeepSeek V4 Flash 0731
medium- 成本
- $0.004
- 时间
- 93.3s
- 令牌
- 13,252 tok
#102 Qwen3.8 2.4T A95B
high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 600.0s
- 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
| 智能体任务 | 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 | 303.26s | 184,370 | 8,291 | 18,068 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 127.11s | 186,711 | 2,240 | 10,171 |
| 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 | 17.95s | 698 | 2,101 | 6,715 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 24.22s | 1,128 | 305 | 4,864 |
| 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 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 5.9 | 6.3 | 55.6% | 1 | 160.52s | 6,399 | 3,310 | 48,078 |
| 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 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 150.58s | 65,118 | 40,110 | 97,296 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 6.9 | 5.9 | 66.7% | 1 | 266.12s | 81,205 | 7,791 | 41,921 |
| 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 | 5.21s | 7,290 | 287 | 1,519 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.67s | 7,928 | 550 | 2,307 |
| 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 203.11s | 592 | 9,333 | 154,069 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 4.1 | 6.5 | 22.2% | 1 | 301.08s | 964 | 11,279 | 139,028 |
| 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 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 12.16s | 471 | 66 | 1,589 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 11.38s | 630 | 2,020 | 2,165 |
| 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 | 8.5 | 6.8 | 83.3% | 1 | 2.42s | 706 | 109 | 580 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.45s | 927 | 245 | 1,727 |
| 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 | 8.2 | 7.3 | 88.9% | 1 | 65.12s | 594 | 1,530 | 66,970 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.54s | 989 | 698 | 15,073 |
| 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 | 4.41s | 8,178 | 374 | 152 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 32.93s | 8,481 | 302 | 656 |
| 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 | 56.64s | 140 | 379 | 3,413 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 347.95s | 280 | 86,301 | 87,408 |
快速对比
切换对比组合
Gemini 3.5 FlashmediumvsQwen3.8 2.4T A95BhighDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsGrok 4.5lowQwen3.8 2.4T A95BhighvsMiMo-V2.6-FlashmediumDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsQwen3.7 PlusnoneQwen3.8 2.4T A95BhighvsGrok 4.5mediumGPT-5.4 MinimediumvsQwen3.8 2.4T A95BhighDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsGLM 5.3highQwen3.8 2.4T A95BhighvsStep 3.7 FlashmediumDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsGPT-6 LunahighDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsMuse Glimmer 30BhighQwen3.8 2.4T A95BhighvsGrok 4.6mediumQwen3.8 2.4T A95BhighvsGLM 5.3 FlashXmax