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AI BENCHY
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AI BENCHY 对比

已对比模型

摘要

DeepSeek V4 Flash vs DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.6 vs GLM 5 基准对比GLM 5 在分数上以 8.6 领先。 DeepSeek V4 Flash 在可靠性上以 10.0 领先。 DeepSeek V4 Flash 的总成本最低,为 $0.027GLM 5 最快,为 33.54s

推荐模型: DeepSeek V4 Flash - 它的得分接近这里的最高分(8.3 vs 8.6),同时成本比本次比较中的其他模型低约 16.2 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-18

指标 DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high 发布日期: 2026-04-24 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high 发布日期: 2026-04-24 Kimi K2.6 Kimi K2.6 medium 发布日期: 2026-04-20 免费可用 GLM 5 GLM 5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 8.3 7.6 7.8 8.6
排名 #23 #41 #35 #15
可靠性 10.0 9.3 10.0 10.0
一致性 8.5 7.0 8.6 8.5
测试正确
尝试通过率 74.6% 66.7% 65.1% 82.5%
不稳定测试 4 8 3 4
总运行次数 63 63 63 63
每个结果成本 0.299 1.742 8.358 1.668
总成本 $0.027 $0.157 $0.889 $0.228
输入价格 $0.090 / 1M $0.435 / 1M $0.680 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $0.870 / 1M $3.410 / 1M $1.920 / 1M
总输入令牌 39,745 38,726 29,450 35,224
输出令牌 10,310 6,334 102,923 21,570
推理令牌 123,501 159,151 254,094 102,996
响应时间(平均) 45.85s 77.20s 71.67s 33.54s
响应时间(最大) 218.13s 416.76s 406.78s 99.85s
响应时间(总计) 962.79s 1621.17s 1433.36s 435.99s

生成展示

Hamster playing table tennis

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

#23 DeepSeek V4 Flash

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#41 DeepSeek V4 Pro

high
成本
$0.023
时间
257.6s
令牌
14,870 tok

#35 MoonshotAI: Kimi K2.6

medium
成本
$0.013
时间
103.4s
令牌
3,620 tok

#15 GLM 5

medium
成本
$0.005
时间
20.7s
令牌
2,068 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

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 8.3 10.0 75.0% 0 28.51s 540 140 7,770
DeepSeek V4 Pro 5.7 5.9 58.3% 2 25.70s 536 149 3,214
Kimi K2.6 7.0 8.0 66.7% 1 11.59s 618 7,115 8,934
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 23.66s 555 480 7,056
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 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
DeepSeek V4 Pro 6.1 4.6 66.7% 2 243.00s 5,090 383 84,580
Kimi K2.6 5.7 8.6 33.3% 0 214.42s 2,925 9,970 77,189
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930
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 10.0 10.0 100.0% 0 76.57s 14,016 465 7,347
DeepSeek V4 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 38.17s 14,060 454 5,836
Kimi K2.6 10.0 10.0 100.0% 0 40.96s 11,271 711 13,876
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 28.96s 12,804 662 3,242
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 10.0 10.0 100.0% 0 28.03s 7,290 201 1,179
DeepSeek V4 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 25.03s 7,690 274 2,166
Kimi K2.6 10.0 10.0 100.0% 0 20.38s 7,014 316 11,305
GLM 5 7.1 5.6 83.3% 1 8.90s 5,508 567 3,734
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 4.1 4.4 44.5% 2 100.31s 666 27 59,249
DeepSeek V4 Pro 3.6 7.2 22.2% 1 151.46s 569 4,404 50,391
Kimi K2.6 5.3 7.2 44.4% 1 202.38s 326 47,035 98,262
GLM 5 3.5 4.4 33.3% 2 0ms 260 13,176 14,137
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 6.1 3.1 66.7% 1 25.15s 471 79 632
DeepSeek V4 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 8.83s 471 115 1,013
Kimi K2.6 10.0 10.0 100.0% 0 17.83s 477 3,981 4,472
GLM 5 6.1 3.1 66.7% 1 14.69s 477 2,020 2,248
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 10.0 10.0 100.0% 0 15.36s 627 63 1,622
DeepSeek V4 Pro 7.8 6.6 83.3% 1 8.73s 627 66 2,726
Kimi K2.6 10.0 10.0 100.0% 0 12.53s 669 3,977 5,269
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 7.25s 636 1,001 2,129
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 8.2 7.2 88.9% 1 26.11s 594 196 1,767
DeepSeek V4 Pro 6.9 4.9 77.8% 2 56.85s 591 178 2,563
Kimi K2.6 6.0 7.4 55.6% 1 25.06s 651 13,860 17,599
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 11.33s 609 33 4,076
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 10.0 10.0 100.0% 0 74.73s 8,079 228 542
DeepSeek V4 Pro 9.8 10.0 100.0% 0 15.92s 8,909 295 701
Kimi K2.6 10.0 10.0 100.0% 0 8.92s 5,286 248 1,011
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 15.93s 6,935 233 994
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 3.0 10.0 0.0% 0 54.46s 183 8,516 8,531
DeepSeek V4 Pro 3.0 10.0 0.0% 0 34.01s 183 16 5,961
Kimi K2.6 3.0 10.0 0.0% 0 130.27s 213 15,710 16,177
GLM 5 3.0 10.0 0.0% 0 67.37s 186 401 12,450

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