#30 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 Plus 2026-02-15 benchmark 对比:DeepSeek V4 Pro 平均分领先,为 8.1 vs 8.0。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.098 vs $0.310。 DeepSeek V4 Pro 更快,为 72.22s vs 73.79s,通过率为 66.7% vs 73.0%。
推荐模型: DeepSeek V4 Pro - 它在这里得分最高(8.1),同时成本比Qwen3.5 Plus 2026-02-15低约 3.2 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 Plus 2026-02-15 Qwen3.5 Plus 2026-02-15 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.1 | 8.0 |
| 排名 | #30 | #32 |
| 可靠性 | 9.6 | 10.0 |
| 一致性 | 7.8 | 8.8 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 66.7% | 73.0% |
| 不稳定测试 | 6 | 3 |
| 总运行次数 | 57 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.978 | 2.445 |
| 总成本 | $0.098 | $0.310 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $0.260 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $1.560 / 1M |
| 总输入令牌 | 35,122 | 40,918 |
| 输出令牌 | 6,315 | 2,159 |
| 推理令牌 | 93,205 | 189,604 |
| 响应时间(平均) | 72.22s | 73.79s |
| 响应时间(最大) | 437.44s | 266.69s |
| 响应时间(总计) | 1444.45s | 1033.07s |
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 | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 45.78s | 672 | 205 | 21,236 |
| 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 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 308.19s | 1,583 | 368 | 42,658 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 6.6 | 7.1 | 44.4% | 1 | 180.70s | 6,950 | 420 | 80,595 |
| 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 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 46.85s | 14,934 | 421 | 7,906 |
| 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 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 46.91s | 7,782 | 270 | 14,916 |
| 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 | 130.09s | 472 | 4,400 | 26,367 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 17.50s | 444 | 35 | 16,680 |
| 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 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 79.86s | 344 | 73 | 8,675 |
| 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 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 31.93s | 699 | 101 | 7,704 |
| 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 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 32.50s | 696 | 301 | 13,853 |
| 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 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.54s | 8,193 | 309 | 909 |
| 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 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 103.81s | 204 | 24 | 17,130 |
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