#23 DeepSeek V4 Flash
high- 成本
- $0.003
- 时间
- 93.1s
- 令牌
- 7,926 tok
AI BENCHY 对比
已对比模型
摘要
DeepSeek V4 Flash vs DeepSeek V4 Pro 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 $0.027。 GLM 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 7.3 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 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high | GLM 5 GLM 5 medium |
|---|---|---|---|
| 分数 | 8.3 | 7.6 | 8.6 |
| 排名 | #23 | #41 | #15 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.3 | 10.0 |
| 一致性 | 8.5 | 7.0 | 8.5 |
| 测试正确 | |||
| 尝试通过率 | 74.6% | 66.7% | 82.5% |
| 不稳定测试 | 4 | 8 | 4 |
| 总运行次数 | 63 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.299 | 1.742 | 1.668 |
| 总成本 | $0.027 | $0.157 | $0.228 |
| 输入价格 | $0.090 / 1M | $0.435 / 1M | $0.600 / 1M |
| 输出价格 | $0.180 / 1M | $0.870 / 1M | $1.920 / 1M |
| 总输入令牌 | 39,745 | 38,726 | 35,224 |
| 输出令牌 | 10,310 | 6,334 | 21,570 |
| 推理令牌 | 123,501 | 159,151 | 102,996 |
| 响应时间（平均） | 45.85s | 77.20s | 33.54s |
| 响应时间（最大） | 218.13s | 416.76s | 99.85s |
| 响应时间（总计） | 962.79s | 1621.17s | 435.99s |
生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#41 DeepSeek V4 Pro
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 67.37s | 186 | 401 | 12,450 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4 ProhighvsMiniMax M3mediumDeepSeek V4 ProhighvsGrok Build 0.1mediumDeepSeek V4 FlashhighvsGemini 2.5 FlashmediumDeepSeek V4 ProhighvsKimi K2.5mediumDeepSeek V4 ProhighvsMercury 2mediumGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5mediumDeepSeek V4 ProhighvsStep 3.7 FlashlowDeepSeek V4 FlashhighvsQwen3.7 PlusmediumClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.3 ChatnoneDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.4 NanomediumDeepSeek V4 ProhighvsGrok 4.3medium