#139 DeepSeek V4 Flash
none- Cost
- $0.004
- Time
- 157.6s
- Tokens
- 11,297 tok
AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Flash vs GLM 4.7 Flash benchmark 对比:DeepSeek V4 Flash 平均分领先,为 5.0 vs 4.4。 DeepSeek V4 Flash benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.054。 DeepSeek V4 Flash 更快,为 26.75s vs 35.10s,通过率为 30.2% vs 33.3%。
推荐模型: DeepSeek V4 Flash - 它在这里得分最高(5.0),同时成本比GLM 4.7 Flash低约 7.0 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-04
| 指标 | DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash none | GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium |
|---|---|---|
| 分数 | 5.0 | 4.4 |
| 排名 | #139 | #158 |
| 可靠性 | 10.0 | 6.7 |
| 一致性 | 8.9 | 6.8 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 30.2% | 33.3% |
| 不稳定测试 | 3 | 8 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.203 | 1.337 |
| 总成本 | $0.008 | $0.054 |
| 输入价格 | $0.099 / 1M | $0.060 / 1M |
| 输出价格 | $0.197 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 50,127 | 37,206 |
| 输出令牌 | 13,710 | 43,754 |
| 推理令牌 | 0 | 89,079 |
| 响应时间(平均) | 26.75s | 35.10s |
| 响应时间(最大) | 111.96s | 174.55s |
| 响应时间(总计) | 561.82s | 456.24s |
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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.18s | 540 | 174 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 4.7 | 5.9 | 41.7% | 2 | 14.95s | 555 | 1,122 | 6,110 |
| 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 | 4.2 | 7.4 | 11.1% | 1 | 17.13s | 7,279 | 9,717 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 3.2 | 7.4 | 11.1% | 1 | 55.33s | 3,106 | 4,981 | 22,387 |
| 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 | 4.5 | 2.1 | 66.7% | 1 | 111.96s | 24,398 | 2,664 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 2.8 | 2.1 | 33.3% | 1 | 65.57s | 17,185 | 2,585 | 20,648 |
| 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 | 23.79s | 7,290 | 195 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.51s | 7,107 | 584 | 2,755 |
| 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 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 19.73s | 666 | 18 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 174.55s | 643 | 33,000 | 25,394 |
| 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 | 4.2 | 9.9 | 0.0% | 0 | 23.74s | 471 | 67 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 3.6 | 9.7 | 0.0% | 0 | 18.14s | 318 | 18 | 2,138 |
| 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 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 17.54s | 627 | 321 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 6.2 | 5.8 | 66.7% | 1 | 2.97s | 636 | 388 | 2,181 |
| 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 | 3.1 | 7.3 | 11.1% | 1 | 23.72s | 594 | 207 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 12.93s | 521 | 781 | 5,255 |
| 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 | 77.93s | 8,079 | 327 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.95s | 6,949 | 224 | 1,014 |
| 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 | 3.07s | 183 | 20 | 0 | |
| GLM 4.7 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 11.13s | 186 | 71 | 1,197 |
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