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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash vs OpenAI: GPT-5.2 Chat

GPT-5.2 Chat 平均分领先,为 8.0 vs 7.7DeepSeek V4 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.041 vs $0.604GPT-5.2 Chat 更快,为 7.65s vs 49.75s,通过率为 72.7% vs 74.2%

推荐模型DeepSeek V4 Flash (high)它的得分接近这里的最高分(7.7 vs 8.0),同时成本比GPT-5.2 Chat低约 15.0 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

指标 DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high 发布日期: 2026-04-24 GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none 发布日期: 2025-12-11
分数 7.7 8.0
排名 #52 #37
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.6
测试正确
尝试通过率 72.7% 74.2%
不稳定测试 5 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.402 4.308
总成本 $0.041 $0.604
输入价格 $0.094 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $0.188 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 108,392 101,248
输出令牌 14,478 30,424
推理令牌 153,687 0
响应时间(平均) 49.75s 7.65s
响应时间(最大) 218.13s 38.52s
响应时间(总计) 1094.41s 168.39s

Hamster playing table tennis

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

#52 DeepSeek V4 Flash

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#37 GPT-5.2 Chat

none
成本
$0.010
时间
15.3s
令牌
797 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 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
GPT-5.2 Chat 8.8 7.8 88.9% 1 9.82s 7,305 6,731 0

快速对比

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