#41 DeepSeek V4 Pro
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max benchmark 对比:Qwen3.7 Max 平均分领先,为 9.4 vs 7.6。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.157 vs $0.523。 Qwen3.7 Max 更快,为 16.02s vs 77.20s,通过率为 66.7% vs 88.9%。
推荐模型: Qwen3.7 Max - 它在这里得分最高(9.4),同时响应速度比DeepSeek V4 Pro快约 4.8 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 | Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.6 | 9.4 |
| 排名 | #41 | #3 |
| 可靠性 | 9.3 | 10.0 |
| 一致性 | 7.0 | 9.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 66.7% | 88.9% |
| 不稳定测试 | 8 | 1 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 1.742 | 5.517 |
| 总成本 | $0.157 | $0.523 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $1.250 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $3.750 / 1M |
| 总输入令牌 | 38,726 | 42,360 |
| 输出令牌 | 6,334 | 2,129 |
| 推理令牌 | 159,151 | 122,959 |
| 响应时间(平均) | 77.20s | 16.02s |
| 响应时间(最大) | 416.76s | 59.98s |
| 响应时间(总计) | 1621.17s | 336.51s |
生成展示
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 | |
| Qwen3.7 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.36s | 672 | 222 | 8,742 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 35.31s | 7,893 | 423 | 34,808 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.60s | 14,934 | 366 | 8,405 |
| 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 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.80s | 7,782 | 270 | 6,254 |
| 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 | |
| Qwen3.7 Max | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 24.94s | 771 | 61 | 31,793 |
| 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 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.70s | 516 | 135 | 4,457 |
| 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 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.46s | 699 | 102 | 5,452 |
| 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 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.84s | 696 | 259 | 8,908 |
| 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 Max | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.63s | 8,193 | 267 | 1,220 |
| 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 Max | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 33.37s | 204 | 24 | 12,920 |
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