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DeepSeek V4 Flash 0423 (high) vs MiMo-V2.6-Flash (low)

平均分几乎持平,为 7.6 vs 7.6DeepSeek V4 Flash 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.174DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 更快,为 51.81s vs 52.15s,通过率为 69.7% vs 66.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#100
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.026
排名
#101
总输出令牌
556,370
响应时间(平均)
52.15s
总成本
$0.174
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比MiMo-V2.6-Flash (low)低约 6.7 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24 MiMo-V2.6-Flash MiMo-V2.6-Flash low 发布日期: 2026-09-22
分数 7.6 7.6
排名 #100 #101
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 66.7%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.446 1.444
总成本 $0.026 $0.174
输入价格 $0.056 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $0.111 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 108,480 124,601
输出令牌 37,229 8,926
推理令牌 174,081 547,444
响应时间(平均) 51.81s 52.15s
响应时间(最大) 218.13s 345.18s
响应时间(总计) 1139.75s 1147.24s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 309B 总计 (15B 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.

#100 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 tok

#101 MiMo-V2.6-Flash

low
成本
$0.009
时间
167.2s
令牌
29,794 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
MiMo-V2.6-Flash 8.4 7.4 88.9% 1 10.97s 7,422 405 21,894

快速对比

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