导航
AI BENCHY
Advertise here

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

DeepSeek V4 Flash (high) 平均分领先,为 7.7 vs 7.6DeepSeek V4 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.352GPT-5.6 Luna (medium) 更快,为 7.28s vs 49.75s,通过率为 72.7% vs 65.2%

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 (medium)低约 8.4 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-17

指标 DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high 发布日期: 2026-04-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium 发布日期: 2026-07-09
分数 7.7 7.6
排名 #43 #48
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 9.6
测试正确
尝试通过率 72.7% 65.2%
不稳定测试 5 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.402 2.513
总成本 $0.042 $0.352
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 89,676
输出令牌 14,478 5,699
推理令牌 153,687 37,980
响应时间(平均) 49.75s 7.28s
响应时间(最大) 218.13s 29.85s
响应时间(总计) 1094.41s 160.27s

Hamster playing table tennis

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

#43 DeepSeek V4 Flash

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#48 GPT-5.6 Luna

medium
成本
$0.014
时间
14.6s
令牌
2,362 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 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

快速对比

切换对比组合