- 排名
- #108
- 总输出令牌
- 203,134
- 响应时间（平均）
- 55.99s
- 总成本
- $0.261
DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs DeepSeek V4 Pro 0423 (high)
平均分几乎持平，为 8.1 vs 8.1。 DeepSeek V4 Pro 0423 (high) benchmark 成本更低，为 $0.149 vs $0.261。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 更快，为 55.99s vs 91.29s，通过率为 71.0% vs 65.2%。
已对比模型
- 排名
- #106
- 总输出令牌
- 211,343
- 响应时间（平均）
- 91.29s
- 总成本
- $0.149
推荐模型
DeepSeek V4 Pro 0423 (high)
它在这里得分最高（8.1），同时成本比DeepSeek V4 Flash 0423 (high)低约 1.8 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.1 | 8.1 |
| 排名 | #108 | #106 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 7.8 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 71.0% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 4 | 6 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 0.547 | 3.717 |
| 总成本 | $0.261 | $0.149 |
| 输入价格 | $0.002 / 1M | $0.209 / 1M |
| 输出价格 | $1.280 / 1M | $0.418 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.002 / 1M | $0.018 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 298,794 | 287,061 |
| 输出令牌 | 45,873 | 32,056 |
| 推理令牌 | 188,721 | 196,607 |
| 响应时间（平均） | 55.99s | 91.29s |
| 响应时间（最大） | 218.13s | 416.76s |
| 响应时间（总计） | 1287.87s | 2099.56s |
| 参数量 | 284B 总计 (13B 激活) | 1.6T 总计 (49B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 开源 |
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.
#108 DeepSeek V4 Flash 0423
high- 成本
- $0.003
- 时间
- 93.1s
- 令牌
- 7,926 tok
#106 DeepSeek V4 Pro 0423
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
类别细分
| 智能体任务 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 148.13s | 190,314 | 8,644 | 14,640 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 64.54s | 196,304 | 9,128 | 10,091 |
| 反AI技巧 | 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 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 28.51s | 540 | 140 | 7,770 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 |
| 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 0423 | 6.3 | 8.7 | 33.3% | 0 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 |
| 综合 | 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 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 104.10s | 82,663 | 4,633 | 37,533 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 78.99s | 66,082 | 4,582 | 25,404 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 28.03s | 7,290 | 201 | 1,179 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.03s | 7,690 | 274 | 2,166 |
| 领域专项 | 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 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 115.42s | 754 | 22,778 | 79,643 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 249.47s | 578 | 16,870 | 58,188 |
| 通用智能 | 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 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 25.15s | 471 | 79 | 632 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.83s | 471 | 115 | 1,013 |
| 指令遵循 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.36s | 627 | 63 | 1,622 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 7.8 | 6.6 | 83.3% | 1 | 8.73s | 627 | 66 | 2,726 |
| 谜题求解 | 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 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 26.11s | 594 | 196 | 1,767 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 6.9 | 4.9 | 77.8% | 2 | 56.85s | 591 | 178 | 2,563 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 74.73s | 8,079 | 228 | 542 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.92s | 8,909 | 295 | 701 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 54.46s | 183 | 8,516 | 8,531 | |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 |
快速对比
切换对比组合
Claude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highClaude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Pro 0423highSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Flash 0423highDeepSeek V4 Flash 0423highvsNemotron 3 Ultramedium免费可用Seed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highDeepSeek V4 Pro 0423highvsNemotron 3 Ultramedium免费可用DeepSeek V4 Flash 0423highvsGPT-5.4 NanomediumDeepSeek V4 Flash 0423highvsGemini 3.8 FlashmediumSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highDeepSeek V4 Flash 0423highvsQwen3.8 Flash NextlowDeepSeek V4 Pro 0423highvsGPT-5.4 Nanomedium