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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash vs OpenAI: GPT-5.6 Luna

平均分几乎持平,为 7.7 vs 7.7DeepSeek V4 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $1.017GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.68s vs 49.75s,通过率为 72.7% vs 72.7%

推荐模型DeepSeek V4 Flash (high)它在这里得分最高(7.7),同时成本比GPT-5.6 Luna (high)低约 24.3 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-22

指标 DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high 发布日期: 2026-04-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09
分数 7.7 7.7
排名 #49 #48
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.9
测试正确
尝试通过率 72.7% 72.7%
不稳定测试 5 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.402 6.780
总成本 $0.042 $1.017
输入价格 $0.098 / 1M $1.000 / 1M
输出价格 $0.196 / 1M $6.000 / 1M
总输入令牌 108,392 80,918
输出令牌 14,478 5,088
推理令牌 153,687 150,910
响应时间(平均) 49.75s 18.68s
响应时间(最大) 218.13s 111.09s
响应时间(总计) 1094.41s 411.05s

Hamster playing table tennis

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

#49 DeepSeek V4 Flash

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#48 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 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-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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