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DeepSeek V4 Flash (high) vs GPT-5.4 Nano (medium)

DeepSeek V4 Flash (high) 平均分领先,为 7.7 vs 7.5DeepSeek V4 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.060 vs $0.138GPT-5.4 Nano (medium) 更快,为 13.24s vs 49.75s,通过率为 72.7% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#53
总输出令牌
168,165
响应时间(平均)
49.75s
总成本
$0.060
排名
#62
总输出令牌
97,122
响应时间(平均)
13.24s
总成本
$0.138
推荐模型 DeepSeek V4 Flash (high)

它在这里得分最高(7.7),同时成本比GPT-5.4 Nano (medium)低约 2.3 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high 发布日期: 2026-04-24 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano medium 发布日期: 2026-03-17
分数 7.7 7.5
排名 #53 #62
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.5
测试正确
尝试通过率 72.7% 65.2%
不稳定测试 5 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.402 1.150
总成本 $0.060 $0.138
输入价格 $0.140 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.280 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 108,392 82,819
输出令牌 14,478 7,100
推理令牌 153,687 90,022
响应时间(平均) 49.75s 13.24s
响应时间(最大) 218.13s 94.06s
响应时间(总计) 1094.41s 291.33s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#53 DeepSeek V4 Flash

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#62 GPT-5.4 Nano

medium
成本
$0.007
时间
24.6s
令牌
4,943 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-5.4 Nano 6.1 4.7 66.7% 2 19.12s 7,305 516 20,778

快速对比

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