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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs Gemini 3.1 Pro Preview (medium)

Gemini 3.1 Pro Preview (medium) 平均分领先,为 9.2 vs 7.6DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $1.352Gemini 3.1 Pro Preview (medium) 更快,为 20.62s vs 51.81s,通过率为 69.7% vs 90.9%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#76
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.042
排名
#12
总输出令牌
97,238
响应时间(平均)
20.62s
总成本
$1.352
推荐模型 Gemini 3.1 Pro Preview (medium)

它在这里得分最高(9.2),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash 0423 (high)快约 2.5 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24 Gemini 3.1 Pro Preview Gemini 3.1 Pro Preview medium 发布日期: 2026-02-19
分数 7.6 9.2
排名 #76 #12
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 90.9%
不稳定测试 4 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.446 6.758
总成本 $0.042 $1.352
输入价格 $0.089 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.178 / 1M $12.000 / 1M
总输入令牌 108,480 92,296
输出令牌 37,229 5,232
推理令牌 174,081 92,006
响应时间(平均) 51.81s 20.62s
响应时间(最大) 218.13s 88.68s
响应时间(总计) 1139.75s 329.94s
参数量 284B 总计 (13B 激活) ~1.2T 总计 (~20B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#76 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#12 Gemini 3.1 Pro Preview

medium
成本
$0.115
时间
87.2s
令牌
9,629 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
Gemini 3.1 Pro Preview 7.9 9.9 66.7% 0 40.17s 8,124 435 41,247

快速对比

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