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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Flash 0731 vs Laguna XS 2.1

平均分几乎持平,为 5.4 vs 5.3Laguna XS 2.1 benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.021Laguna XS 2.1 更快,为 1.55s vs 20.70s,通过率为 27.3% vs 30.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-01

排名
#182
总输出令牌
25,424
响应时间(平均)
20.70s
总成本
$0.021
排名
#184
总输出令牌
13,377
响应时间(平均)
1.55s
总成本
$0.008
推荐模型 Laguna XS 2.1

它在这里得分最高(5.3),同时成本比DeepSeek V4 Flash 0731低约 2.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none 发布日期: 2026-08-01 Laguna XS 2.1 Laguna XS 2.1 none 发布日期: 2026-07-02 免费可用
分数 5.4 5.3
排名 #182 #184
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 9.0
测试正确
尝试通过率 27.3% 30.3%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.509 0.143
总成本 $0.021 $0.008
输入价格 $0.140 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.280 / 1M $0.120 / 1M
总输入令牌 94,557 91,598
输出令牌 25,424 13,377
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 20.70s 1.55s
响应时间(最大) 387.15s 19.02s
响应时间(总计) 455.38s 34.19s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#182 DeepSeek V4 Flash 0731

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

#184 Laguna XS 2.1

none
成本
$0.001
时间
27.6s
令牌
4,344 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
Laguna XS 2.1 4.3 7.8 22.2% 1 623ms 7,995 562 0

快速对比

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