#41 DeepSeek V4 Pro
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
AI BENCHY 对比
已对比模型
摘要
DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash vs DeepSeek V3.2 基准对比DeepSeek V4 Flash 在分数上以 8.3 领先。 DeepSeek V4 Flash 在可靠性上以 10.0 领先。 DeepSeek V4 Flash 的总成本最低，为 $0.027。 DeepSeek V4 Flash 最快，为 45.85s。
推荐模型: DeepSeek V4 Flash - 它在这里得分最高（8.3），同时成本比本次比较中的其他模型低约 3.8 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-06-18
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high | DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium |
|---|---|---|---|
| 分数 | 7.6 | 8.3 | 7.5 |
| 排名 | #41 | #23 | #48 |
| 可靠性 | 9.3 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.0 | 8.5 | 7.6 |
| 测试正确 | |||
| 尝试通过率 | 66.7% | 74.6% | 65.1% |
| 不稳定测试 | 8 | 4 | 6 |
| 总运行次数 | 63 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 1.742 | 0.299 | 0.436 |
| 总成本 | $0.157 | $0.027 | $0.044 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $0.090 / 1M | $0.229 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $0.180 / 1M | $0.344 / 1M |
| 总输入令牌 | 38,726 | 39,745 | 38,333 |
| 输出令牌 | 6,334 | 10,310 | 7,186 |
| 推理令牌 | 159,151 | 123,501 | 99,081 |
| 响应时间（平均） | 77.20s | 45.85s | 68.71s |
| 响应时间（最大） | 416.76s | 218.13s | 376.10s |
| 响应时间（总计） | 1621.17s | 962.79s | 1442.81s |
生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#23 DeepSeek V4 Flash
high- 成本
- $0.003
- 时间
- 93.1s
- 令牌
- 7,926 tok
#48 DeepSeek V3.2
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 53.6s
- 令牌
- 1,932 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
| 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 Pro | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 | |
| DeepSeek V4 Flash | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 28.51s | 540 | 140 | 7,770 | |
| DeepSeek V3.2 | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 24.23s | 448 | 3,247 | 6,953 |
| 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 Pro | 6.1 | 4.6 | 66.7% | 2 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 | |
| DeepSeek V4 Flash | 7.8 | 10.0 | 66.7% | 0 | 50.60s | 7,279 | 395 | 34,862 | |
| DeepSeek V3.2 | 6.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 248.68s | 5,717 | 649 | 52,014 |
| 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 38.17s | 14,060 | 454 | 5,836 | |
| DeepSeek V4 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 76.57s | 14,016 | 465 | 7,347 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 93.11s | 14,283 | 571 | 6,296 |
| 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.03s | 7,690 | 274 | 2,166 | |
| DeepSeek V4 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 28.03s | 7,290 | 201 | 1,179 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 36.09s | 7,388 | 207 | 7,693 |
| 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 Pro | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 151.46s | 569 | 4,404 | 50,391 | |
| DeepSeek V4 Flash | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 100.31s | 666 | 27 | 59,249 | |
| DeepSeek V3.2 | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 24.27s | 472 | 21 | 6,838 |
| 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.83s | 471 | 115 | 1,013 | |
| DeepSeek V4 Flash | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 25.15s | 471 | 79 | 632 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.4 | 2.5 | 33.3% | 1 | 58.29s | 314 | 49 | 2,189 |
| 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 Pro | 7.8 | 6.6 | 83.3% | 1 | 8.73s | 627 | 66 | 2,726 | |
| DeepSeek V4 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.36s | 627 | 63 | 1,622 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 35.78s | 627 | 1,397 | 2,845 |
| 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 Pro | 6.9 | 4.9 | 77.8% | 2 | 56.85s | 591 | 178 | 2,563 | |
| DeepSeek V4 Flash | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 26.11s | 594 | 196 | 1,767 | |
| DeepSeek V3.2 | 7.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 37.69s | 594 | 518 | 6,375 |
| 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 Pro | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.92s | 8,909 | 295 | 701 | |
| DeepSeek V4 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 74.73s | 8,079 | 228 | 542 | |
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 34.81s | 8,307 | 507 | 859 |
| 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 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 | |
| DeepSeek V4 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 54.46s | 183 | 8,516 | 8,531 | |
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 83.99s | 183 | 20 | 7,019 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4 ProhighvsMiniMax M3mediumDeepSeek V4 ProhighvsGrok Build 0.1mediumDeepSeek V4 FlashhighvsGemini 2.5 FlashmediumDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.3 ChatnoneDeepSeek V4 ProhighvsKimi K2.5mediumDeepSeek V4 ProhighvsMercury 2mediumDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3 Flash PreviewlowDeepSeek V4 ProhighvsStep 3.7 FlashlowDeepSeek V4 FlashhighvsQwen3.7 PlusmediumClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.3 ChatnoneDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.4 Nanomedium