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DeepSeek V4 Flash 0423 vs MiMo-V2.6-Flash

平均分几乎持平,为 5.4 vs 5.4DeepSeek V4 Flash 0423 benchmark 成本更低,为 $0.025 vs $0.037MiMo-V2.6-Flash 更快,为 3.64s vs 36.17s,通过率为 27.3% vs 31.8%

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
#259
总输出令牌
100,726
响应时间(平均)
36.17s
总成本
$0.025
排名
#258
总输出令牌
74,105
响应时间(平均)
3.64s
总成本
$0.037
推荐模型 MiMo-V2.6-Flash

它在这里得分最高(5.4),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash 0423快约 9.9 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none 发布日期: 2026-04-24 MiMo-V2.6-Flash MiMo-V2.6-Flash none 发布日期: 2026-09-22
分数 5.4 5.4
排名 #259 #258
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 31.8%
不稳定测试 4 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.146 0.615
总成本 $0.025 $0.037
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 240,230 115,134
输出令牌 100,726 74,105
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 36.17s 3.64s
响应时间(最大) 247.27s 55.14s
响应时间(总计) 795.83s 80.06s
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.

#259 DeepSeek V4 Flash 0423

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

#258 MiMo-V2.6-Flash

none
成本
$0.008
时间
173.0s
令牌
28,061 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
MiMo-V2.6-Flash 3.7 7.6 11.1% 1 744ms 7,440 558 0

快速对比

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