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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs Qwen3.7 Flash (high)

Qwen3.7 Flash (high) 平均分领先,为 7.8 vs 7.6DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.052Qwen3.7 Flash (high) 更快,为 41.37s vs 51.81s,通过率为 69.7% vs 71.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#96
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.042
排名
#91
总输出令牌
370,250
响应时间(平均)
41.37s
总成本
$0.052
推荐模型 Qwen3.7 Flash (high)

它在本次比较中得分最高(7.8),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28
分数 7.6 7.8
排名 #96 #91
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 7.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 71.2%
不稳定测试 4 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.446 0.398
总成本 $0.042 $0.052
输入价格 $0.089 / 1M $0.030 / 1M
输出价格 $0.178 / 1M $0.130 / 1M
总输入令牌 108,480 116,331
输出令牌 37,229 12,330
推理令牌 174,081 357,920
响应时间(平均) 51.81s 41.37s
响应时间(最大) 218.13s 431.47s
响应时间(总计) 1139.75s 910.11s
参数量 284B 总计 (13B 激活) ~35B 总计 (~3B 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.

#96 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#91 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350

快速对比

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