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DeepSeek V4 Flash 0731 vs GPT-5.6 Luna

平均分几乎持平,为 5.4 vs 5.4DeepSeek V4 Flash 0731 benchmark 成本更低,为 $0.011 vs $0.029GPT-5.6 Luna 更快,为 1.50s vs 20.72s,通过率为 27.3% vs 36.4%

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
#251
总输出令牌
6,709
响应时间(平均)
1.50s
总成本
$0.029
推荐模型 GPT-5.6 Luna

它在这里得分最高(5.4),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash 0731快约 13.8 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none 发布日期: 2026-08-01 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none 发布日期: 2026-07-09
分数 5.4 5.4
排名 #254 #251
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 36.4%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.509 2.357
总成本 $0.011 $0.029
输入价格 $0.065 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 94,566 101,332
输出令牌 25,426 6,709
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 20.72s 1.50s
响应时间(最大) 387.15s 10.57s
响应时间(总计) 455.81s 33.05s
参数量 284B 总计 (13B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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

#251 GPT-5.6 Luna

none
成本
$0.016
时间
15.8s
令牌
2,685 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
GPT-5.6 Luna 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0

快速对比

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