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

GLM 5.3 (high) 平均分领先,为 7.8 vs 7.8。 DeepSeek V4 Flash 0731 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.464 vs $0.610。 GLM 5.3 (high) 更快,为 28.38s vs 94.16s,通过率为 72.5% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#112
总输出令牌
577,214
响应时间(平均)
94.16s
总成本
$0.464
排名
#107
总输出令牌
68,482
响应时间(平均)
28.38s
总成本
$0.610
推荐模型 GLM 5.3 (high)

它在这里得分最高(7.8),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash 0731 (medium)快约 3.3 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 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.8 7.8
排名 #112 #107
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 7.6
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 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.176 4.351
总成本 $0.464 $0.610
输入价格 $0.018 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $1.280 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 $0.018 / 1M $0.140 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 274,189 219,811
输出令牌 66,689 8,811
推理令牌 510,525 59,671
响应时间(平均) 94.16s 28.38s
响应时间(最大) 303.26s 159.91s
响应时间(总计) 2165.72s 652.78s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#112 DeepSeek V4 Flash 0731

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

#107 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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