导航
Advertise here

DeepSeek V4 Flash 0731 vs Granite 4.2 8B (medium)

DeepSeek V4 Flash 0731 平均分领先,为 5.4 vs 5.2Granite 4.2 8B (medium) benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.011DeepSeek V4 Flash 0731 更快,为 20.72s vs 45.97s,通过率为 27.3% vs 34.9%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#254
总输出令牌
25,426
响应时间(平均)
20.72s
总成本
$0.011
排名
#264
总输出令牌
19,330
响应时间(平均)
45.97s
总成本
$0.008
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0731

它在这里得分最高(5.4),同时响应速度比Granite 4.2 8B (medium)快约 2.2 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none 发布日期: 2026-08-01 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B medium 发布日期: 2026-09-02
分数 5.4 5.2
排名 #254 #264
可靠性 10.0 8.7
一致性 8.6 9.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 34.9%
不稳定测试 4 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.509 0.117
总成本 $0.011 $0.008
输入价格 $0.065 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 94,566 52,909
输出令牌 25,426 7,058
推理令牌 0 12,272
响应时间(平均) 20.72s 45.97s
响应时间(最大) 387.15s 557.96s
响应时间(总计) 455.81s 1011.42s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 8B
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.

#254 DeepSeek V4 Flash 0731

none
成本
$0.004
时间
198.4s
令牌
14,316 tok

#264 IBM: Granite 4.2 8B

medium
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.2s
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

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 4.3 10.0 0.0% 0 1.72s 7,275 505 0
Granite 4.2 8B 5.5 10.0 33.3% 0 12.09s 8,439 2,445 3,900

快速对比

切换对比组合