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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs Qwen3.6 Max Preview (medium)

Qwen3.6 Max Preview (medium) 平均分领先,为 8.6 vs 7.6DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $1.132DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 更快,为 51.81s vs 66.52s,通过率为 69.7% vs 83.3%

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
#49
总输出令牌
170,373
响应时间(平均)
66.52s
总成本
$1.132
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(7.6),成本低于Qwen3.6 Max Preview (medium),响应时间也较均衡。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24 Qwen3.6 Max Preview Qwen3.6 Max Preview medium 发布日期: 2026-04-20
分数 7.6 8.6
排名 #97 #49
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 83.3%
不稳定测试 4 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.446 7.653
总成本 $0.042 $1.132
输入价格 $0.089 / 1M $1.028 / 1M
输出价格 $0.178 / 1M $6.162 / 1M
总输入令牌 108,480 79,249
输出令牌 37,229 5,097
推理令牌 174,081 165,276
响应时间(平均) 51.81s 66.52s
响应时间(最大) 218.13s 238.07s
响应时间(总计) 1139.75s 1463.50s
参数量 284B 总计 (13B 激活) ~1T 总计 (~40B 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

#49 Qwen3.6 Max Preview

medium
成本
$0.024
时间
76.5s
令牌
3,861 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
Qwen3.6 Max Preview 8.8 7.8 88.9% 1 146.48s 7,895 427 52,957

快速对比

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