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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs DeepSeek V4 Pro (high)

平均分几乎持平,为 7.6 vs 7.7DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.476DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 更快,为 51.81s vs 92.50s,通过率为 69.7% vs 63.6%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-04

排名
#89
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.042
排名
#88
总输出令牌
209,444
响应时间(平均)
92.50s
总成本
$0.476
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比DeepSeek V4 Pro (high)低约 11.6 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high 发布日期: 2026-04-24
分数 7.6 7.7
排名 #89 #88
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 7.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 63.6%
不稳定测试 4 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.446 2.251
总成本 $0.042 $0.476
输入价格 $0.088 / 1M $1.002 / 1M
输出价格 $0.176 / 1M $2.004 / 1M
总输入令牌 108,480 90,757
输出令牌 37,229 22,928
推理令牌 174,081 186,516
响应时间(平均) 51.81s 92.50s
响应时间(最大) 218.13s 416.76s
响应时间(总计) 1139.75s 2035.01s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 1.6T 总计 (49B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#89 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#88 DeepSeek V4 Pro

high
成本
$0.023
时间
257.6s
令牌
14,870 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 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
DeepSeek V4 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580

快速对比

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