- 排名
- #88
- 总输出令牌
- 209,444
- 响应时间（平均）
- 92.50s
- 总成本
- $0.476
DeepSeek V4 Pro (high) vs Qwen3.7 Flash (high)
Qwen3.7 Flash (high) 平均分领先，为 7.8 vs 7.7。 Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低，为 $0.052 vs $0.476。 Qwen3.7 Flash (high) 更快，为 41.37s vs 92.50s，通过率为 63.6% vs 71.2%。
- 排名
- #84
- 总输出令牌
- 370,250
- 响应时间（平均）
- 41.37s
- 总成本
- $0.052
推荐模型
Qwen3.7 Flash (high)
它在这里得分最高（7.8），同时成本比DeepSeek V4 Pro (high)低约 9.2 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high | Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.7 | 7.8 |
| 排名 | #88 | #84 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.7 | 7.8 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.6% | 71.2% |
| 不稳定测试 | 6 | 6 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 2.251 | 0.398 |
| 总成本 | $0.476 | $0.052 |
| 输入价格 | $1.002 / 1M | $0.030 / 1M |
| 输出价格 | $2.004 / 1M | $0.130 / 1M |
| 总输入令牌 | 90,757 | 116,331 |
| 输出令牌 | 22,928 | 12,330 |
| 推理令牌 | 186,516 | 357,920 |
| 响应时间（平均） | 92.50s | 41.37s |
| 响应时间（最大） | 416.76s | 431.47s |
| 响应时间（总计） | 2035.01s | 910.11s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | ~35B 总计 (~3B 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.
#88 DeepSeek V4 Pro
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
#84 Qwen3.7 Flash
high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 600.0s
- 令牌
- 0 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 | |
| Qwen3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 10.21s | 672 | 713 | 13,968 |
| 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 | 6.3 | 8.7 | 33.3% | 0 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 | |
| Qwen3.7 Flash | 8.2 | 9.7 | 66.7% | 0 | 58.84s | 7,893 | 503 | 62,350 |
| 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 | 78.99s | 66,082 | 4,582 | 25,404 | |
| Qwen3.7 Flash | 6.9 | 5.9 | 66.7% | 1 | 231.97s | 88,896 | 9,866 | 203,866 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.10s | 7,782 | 270 | 10,800 |
| 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 | 249.47s | 578 | 16,870 | 58,188 | |
| Qwen3.7 Flash | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 34.43s | 780 | 59 | 35,675 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Flash | 5.1 | 3.4 | 33.3% | 1 | 10.73s | 516 | 120 | 3,898 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Flash | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.41s | 699 | 97 | 7,838 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Flash | 7.1 | 5.1 | 77.8% | 2 | 10.79s | 696 | 369 | 10,474 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.72s | 8,193 | 309 | 1,436 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.70s | 204 | 24 | 7,615 |
快速对比
切换对比组合
Claude Opus 4.8lowvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-LitemediumvsQwen3.7 FlashhighQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumSeed-2.0-CodelowvsQwen3.7 FlashhighClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 ProhighClaude Opus 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumClaude Sonnet 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighGPT-5.6 TerramediumvsQwen3.7 FlashhighQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGemini 3.5 Flash LitemediumvsQwen3.7 Flashhigh