#90 DeepSeek V4 Pro
high- Cost
- $0.023
- Time
- 257.6s
- Tokens
- 14,870 tok
AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.5-35B-A3B benchmark 对比:平均分几乎持平,为 6.3 vs 6.3。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.079 vs $0.401。 DeepSeek V4 Pro 更快,为 65.21s vs 72.57s,通过率为 52.4% vs 69.8%。
推荐模型: DeepSeek V4 Pro - 它在这里得分最高(6.3),同时成本比Qwen3.5-35B-A3B低约 5.1 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-12
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high | Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B medium |
|---|---|---|
| 分数 | 6.3 | 6.3 |
| 排名 | #90 | #88 |
| 可靠性 | 9.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.6 | 7.5 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 52.4% | 69.8% |
| 不稳定测试 | 6 | 6 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 2.869 | 5.162 |
| 总成本 | $0.079 | $0.401 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $0.140 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $1.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 32,240 | 42,196 |
| 输出令牌 | 12,250 | 40,630 |
| 推理令牌 | 72,257 | 353,577 |
| 响应时间(平均) | 65.21s | 72.57s |
| 响应时间(最大) | 358.35s | 409.98s |
| 响应时间(总计) | 1304.19s | 1524.04s |
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 Pro | 6.4 | 7.9 | 58.3% | 1 | 16.53s | 448 | 71 | 3,617 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 21.13s | 672 | 798 | 42,652 |
| 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 | 3.3 | 6.4 | 11.1% | 1 | 118.23s | 1,966 | 111 | 20,940 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 5.9 | 9.3 | 33.3% | 0 | 206.65s | 4,106 | 23,844 | 111,462 |
| 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 | 65.02s | 14,016 | 465 | 5,914 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 75.34s | 20,992 | 775 | 12,485 |
| 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 | 7.3 | 5.9 | 83.3% | 1 | 23.62s | 5,633 | 229 | 1,710 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 7.3 | 5.9 | 83.3% | 1 | 59.33s | 6,061 | 235 | 19,493 |
| 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 205.66s | 430 | 10,529 | 28,089 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 88.34s | 500 | 41 | 46,368 |
| 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 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 25.09s | 314 | 76 | 1,152 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 30.30s | 172 | 20 | 3,753 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 41.16s | 627 | 205 | 2,416 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 24.45s | 699 | 97 | 17,361 |
| 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 | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 34.84s | 544 | 139 | 4,019 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 33.13s | 597 | 3,592 | 26,585 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 21.33s | 8,079 | 372 | 593 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.65s | 8,193 | 309 | 1,365 |
| 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 | 39.14s | 183 | 53 | 3,807 | |
| Qwen3.5-35B-A3B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 177.35s | 204 | 10,919 | 72,053 |
切换对比组合