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DeepSeek V4 Pro 0423 (high) vs Gemini 3.8 Flash (medium)

DeepSeek V4 Pro 0423 (high) 平均分领先,为 8.1 vs 8.0。 DeepSeek V4 Pro 0423 (high) benchmark 成本更低,为 $0.556 vs $0.769。 Gemini 3.8 Flash (medium) 更快,为 16.64s vs 91.29s,通过率为 65.2% vs 89.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#87
总输出令牌
228,663
响应时间(平均)
91.29s
总成本
$0.556
排名
#94
总输出令牌
167,486
响应时间(平均)
16.64s
总成本
$0.769
推荐模型 Gemini 3.8 Flash (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.0 vs 8.1),同时响应速度比DeepSeek V4 Pro 0423 (high)快约 5.5 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high 发布日期: 2026-04-24 Gemini 3.8 Flash Gemini 3.8 Flash medium 发布日期: 2026-09-02
分数 8.1 8.0
排名 #87 #94
可靠性 10.0 9.9
一致性 7.8 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 89.9%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.717 4.046
总成本 $0.556 $0.769
输入价格 $0.783 / 1M $0.750 / 1M
输出价格 $1.566 / 1M $3.750 / 1M
总输入令牌 287,061 187,331
输出令牌 32,056 7,555
推理令牌 196,607 159,931
响应时间(平均) 91.29s 16.64s
响应时间(最大) 416.76s 108.60s
响应时间(总计) 2099.56s 382.64s
参数量 1.6T 总计 (49B 激活) ~500B 总计 (~20B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#87 DeepSeek V4 Pro 0423

high
成本
$0.023
时间
257.6s
令牌
14,870 tok

#94 Gemini 3.8 Flash

medium
成本
$0.037
时间
54.6s
令牌
9,712 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 Pro 0423 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
Gemini 3.8 Flash 8.0 9.9 66.7% 0 11.69s 8,118 454 19,433

快速对比

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