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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs GPT-5.4 Mini (medium)

DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 平均分领先,为 7.6 vs 7.5DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.786GPT-5.4 Mini (medium) 更快,为 26.72s vs 51.81s,通过率为 69.7% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-18

已对比模型

排名
#97
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.042
排名
#110
总输出令牌
158,344
响应时间(平均)
26.72s
总成本
$0.786
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比GPT-5.4 Mini (medium)低约 18.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24 GPT-5.4 Mini GPT-5.4 Mini medium 发布日期: 2026-03-17
分数 7.6 7.5
排名 #97 #110
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 68.2%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.446 6.546
总成本 $0.042 $0.786
输入价格 $0.089 / 1M $0.750 / 1M
输出价格 $0.178 / 1M $4.500 / 1M
总输入令牌 108,480 97,164
输出令牌 37,229 6,211
推理令牌 174,081 152,133
响应时间(平均) 51.81s 26.72s
响应时间(最大) 218.13s 138.75s
响应时间(总计) 1139.75s 587.90s
参数量 284B 总计 (13B 激活) ~400B 总计 (~17B 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.

#97 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#110 GPT-5.4 Mini

medium
成本
$0.056
时间
95.5s
令牌
12,464 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
GPT-5.4 Mini 8.4 7.4 88.9% 1 57.87s 7,305 467 40,902

快速对比

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