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已对比模型

DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs DeepSeek V4 Pro 0423 (high) vs GLM 5 (medium) 基准对比: DeepSeek V4 Pro 0423 (high) 在分数上以 8.1 领先。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 在可靠性上以 10.0 领先。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 的总成本最低,为 $0.056。 GLM 5 (medium) 最快,为 39.05s。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#89
总输出令牌
234,594
响应时间(平均)
55.99s
总成本
$0.056
排名
#87
总输出令牌
228,663
响应时间(平均)
91.29s
总成本
$0.556
排名
#146
总输出令牌
138,257
响应时间(平均)
39.05s
总成本
$0.360
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它在这里得分最高(8.1),同时成本比本次比较中的其他模型低约 8.3 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 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high 发布日期: 2026-04-24 GLM 5 GLM 5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 8.1 8.1 7.2
排名 #89 #87 #146
可靠性 10.0 10.0 10.0
一致性 8.6 7.8 7.9
尝试次数 69/69 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 65.2% 76.8%
不稳定测试 4 6 5
总运行次数 69 69 66
每个结果成本 0.547 3.717 2.552
总成本 $0.056 $0.556 $0.360
输入价格 $0.079 / 1M $0.783 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $0.158 / 1M $1.566 / 1M $1.920 / 1M
总输入令牌 298,794 287,061 212,440
输出令牌 45,873 32,056 22,922
推理令牌 188,721 196,607 115,335
响应时间(平均) 55.99s 91.29s 39.05s
响应时间(最大) 218.13s 416.76s 110.70s
响应时间(总计) 1287.87s 2099.56s 546.68s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 1.6T 总计 (49B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 开源 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

#87 DeepSeek V4 Pro 0423

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

#146 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

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
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

快速对比

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