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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs Step 3.7 Flash (medium)

Step 3.7 Flash (medium) 平均分领先,为 7.9 vs 7.6DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.495Step 3.7 Flash (medium) 更快,为 23.51s vs 51.81s,通过率为 69.7% vs 68.2%

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
#80
总输出令牌
409,709
响应时间(平均)
23.51s
总成本
$0.495
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它的得分接近这里的最高分(7.6 vs 7.9),同时成本比Step 3.7 Flash (medium)低约 11.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24 Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash medium 发布日期: 2026-05-29
分数 7.6 7.9
排名 #96 #80
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 68.2%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.446 3.801
总成本 $0.042 $0.495
输入价格 $0.089 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.178 / 1M $1.150 / 1M
总输入令牌 108,480 114,191
输出令牌 37,229 409,709
推理令牌 174,081 0
响应时间(平均) 51.81s 23.51s
响应时间(最大) 218.13s 152.83s
响应时间(总计) 1139.75s 517.21s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 198B 总计 (11B 激活)
开放状态 开源 开源

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

#80 Step 3.7 Flash

medium
成本
$0.006
时间
46.2s
令牌
4,466 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
Step 3.7 Flash 8.8 7.8 88.9% 1 27.42s 7,437 44,797 0

快速对比

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