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DeepSeek V4 Flash 0423 vs Laguna S 2.1 (high)

DeepSeek V4 Flash 0423 平均分领先，为 5.4 vs 5.4。 DeepSeek V4 Flash 0423 benchmark 成本更低，为 $0.039 vs $0.114。 DeepSeek V4 Flash 0423 更快，为 36.17s vs 111.60s，通过率为 27.3% vs 27.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-04

排名
#238
总输出令牌
100,726
响应时间（平均）
36.17s
总成本
$0.039
排名
#245
总输出令牌
584,864
响应时间（平均）
111.60s
总成本
$0.114
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423

它在这里得分最高（5.4），同时成本比Laguna S 2.1 (high)低约 2.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none 发布日期: 2026-04-24 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.4 5.4
排名 #238 #245
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 27.3%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.146 3.153
总成本 $0.039 $0.114
输入价格 $0.088 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $0.176 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 240,230 208,937
输出令牌 100,726 175,588
推理令牌 0 409,276
响应时间（平均） 36.17s 111.60s
响应时间（最大） 247.27s 1190.11s
响应时间（总计） 795.83s 2455.24s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 118B 总计 (8B 激活)
开放状态 开源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#238 DeepSeek V4 Flash 0423

none
成本
$0.004
时间
157.6s
令牌
11,297 tok

#245 Laguna S 2.1

high
成本
$0.001
时间
6.8s
令牌
1,389 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 4.2 7.4 11.1% 1 17.13s 7,279 9,717 0
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V4 Flash 0731nonevsLaguna S 2.1high免费可用Kimi K2.5nonevsLaguna S 2.1high免费可用Laguna S 2.1high免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeDeepSeek V4 Flash 0423nonevsLaguna S 2.1medium免费可用Laguna S 2.1high免费可用vsInkling SmallnoneGPT-5.6 LunanonevsLaguna S 2.1high免费可用KAT-Coder-Air V2.5lowvsLaguna S 2.1high免费可用DeepSeek V4 Flash 0423nonevsKAT-Coder-Air V2.5lowSeed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1high免费可用Ling-2.6-1TnonevsLaguna S 2.1high免费可用Laguna S 2.1high免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneDeepSeek V4 Flash 0423nonevsHy4 previewlow