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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

平均分几乎持平,为 7.3 vs 7.3GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.029 vs $0.046GLM 5.3 Flash (high) 更快,为 25.36s vs 84.66s,通过率为 71.2% vs 66.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-26

排名
#105
总输出令牌
550,855
响应时间(平均)
84.66s
总成本
$0.046
排名
#102
总输出令牌
78,318
响应时间(平均)
25.36s
总成本
$0.029
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它在这里得分最高(7.3),同时成本比DeepSeek V4 Flash 0731 (medium)低约 1.6 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 medium 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 7.3 7.3
排名 #105 #102
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.1 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 71.2% 66.7%
不稳定测试 8 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.960 0.216
总成本 $0.046 $0.029
输入价格 $0.060 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $0.120 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 89,819 113,003
输出令牌 58,398 11,558
推理令牌 492,457 66,760
响应时间(平均) 84.66s 25.36s
响应时间(最大) 288.78s 163.41s
响应时间(总计) 1862.46s 558.01s
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.

#105 DeepSeek V4 Flash 0731

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

#102 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 6.4 4.4 77.8% 2 198.78s 6,032 4,109 160,154
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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