#23 DeepSeek V4 Flash
high- Cost
- $0.003
- Time
- 93.1s
- Tokens
- 7,926 tok
AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Flash vs GLM 5.2 benchmark 对比:GLM 5.2 平均分领先,为 8.7 vs 8.3。 DeepSeek V4 Flash benchmark 成本更低,为 $0.027 vs $0.324。 GLM 5.2 更快,为 23.28s vs 45.85s,通过率为 74.6% vs 84.1%。
推荐模型: DeepSeek V4 Flash - 它的得分接近这里的最高分(8.3 vs 8.7),同时成本比GLM 5.2低约 12.4 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-17
| 指标 | DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.3 | 8.7 |
| 排名 | #23 | #14 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 8.5 | 8.4 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 74.6% | 84.1% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.299 | 2.159 |
| 总成本 | $0.027 | $0.324 |
| 输入价格 | $0.090 / 1M | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $0.180 / 1M | $4.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 39,745 | 37,199 |
| 输出令牌 | 10,310 | 12,261 |
| 推理令牌 | 123,501 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 45.85s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 218.13s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 962.79s | 488.94s |
Generation showcase
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 反AI技巧 | 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 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 28.51s | 540 | 140 | 7,770 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.89s | 639 | 497 | 2,634 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 40.96s | 7,317 | 1,475 | 17,123 |
| 综合 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 76.57s | 14,016 | 465 | 7,347 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 51.96s | 12,696 | 458 | 4,531 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 28.03s | 7,290 | 201 | 1,179 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.44s | 7,149 | 348 | 2,345 |
| 领域专项 | 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 | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 100.31s | 666 | 27 | 59,249 | |
| GLM 5.2 | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 45.47s | 551 | 8,188 | 11,606 |
| 通用智能 | 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 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 25.15s | 471 | 79 | 632 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.39s | 498 | 54 | 1,842 |
| 指令遵循 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.36s | 627 | 63 | 1,622 | |
| GLM 5.2 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.90s | 678 | 94 | 1,518 |
| 谜题求解 | 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 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 26.11s | 594 | 196 | 1,767 | |
| GLM 5.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 13.13s | 672 | 536 | 4,822 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 74.73s | 8,079 | 228 | 542 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.41s | 6,861 | 230 | 550 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 54.46s | 183 | 8,516 | 8,531 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.25s | 138 | 381 | 2,529 |
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