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DeepSeek V4 Flash 0423 vs Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B 平均分领先,为 5.5 vs 5.4。 Qwen3.8 27B benchmark 成本更低,为 ~$0.006 vs $0.062。 Qwen3.8 27B 更快,为 3.12s vs 36.17s,通过率为 27.3% vs 40.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-28

已对比模型

排名
#280
总输出令牌
100,726
响应时间(平均)
36.17s
总成本
$0.062
排名
#277
总输出令牌
11,445
响应时间(平均)
3.12s
总成本
~$0.006
推荐模型 Qwen3.8 27B

它在这里得分最高(5.5),同时成本比DeepSeek V4 Flash 0423低约 10.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none 发布日期: 2026-04-24 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none 发布日期: 2026-08-14
分数 5.4 5.5
排名 #280 #277
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 40.9%
不稳定测试 4 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.146 ~0.063
总成本 $0.062 ~$0.006
输入价格 $0.140 / 1M 不适用
输出价格 $0.280 / 1M 不适用
总输入令牌 240,230 122,463
输出令牌 100,726 11,445
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 36.17s 3.12s
响应时间(最大) 247.27s 44.76s
响应时间(总计) 795.83s 68.69s
参数量 284B 总计 (13B 激活) 27.3B
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.

#280 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#277 Qwen3.8 27B

none
成本
~$0.001
时间
23.9s
令牌
1,922 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
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0

快速对比

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