- 排名
- #75
- 总输出令牌
- 209,444
- 响应时间（平均）
- 92.50s
- 总成本
- $0.555
DeepSeek V4 Pro (high) vs Qwen3.8 27B (medium)
Qwen3.8 27B (medium) 平均分领先，为 7.8 vs 7.7。 未测量本地硬件成本，因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B (medium) 更快，为 33.05s vs 92.50s，通过率为 63.6% vs 66.7%。
- 排名
- #68
- 总输出令牌
- 136,162
- 响应时间（平均）
- 33.05s
- 总成本
- 不适用
推荐模型
DeepSeek V4 Pro (high)
它在本次比较中对得分、可靠性、成本和响应时间的整体平衡最好。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high | Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.7 | 7.8 |
| 排名 | #75 | #68 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.6 |
| 一致性 | 7.7 | 9.7 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.6% | 66.7% |
| 不稳定测试 | 6 | 1 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 2.251 | 不适用 |
| 总成本 | $0.555 | 不适用 |
| 输入价格 | $1.169 / 1M | 不适用 |
| 输出价格 | $2.337 / 1M | 不适用 |
| 总输入令牌 | 90,757 | 98,266 |
| 输出令牌 | 22,928 | 1,861 |
| 推理令牌 | 186,516 | 134,301 |
| 响应时间（平均） | 92.50s | 33.05s |
| 响应时间（最大） | 416.76s | 214.63s |
| 响应时间（总计） | 2035.01s | 694.04s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | 27.3B |
| 开放状态 | 开源 | 权重可用 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#75 DeepSeek V4 Pro
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
#68 Qwen3.8 27B
medium- 成本
- 不适用
- 时间
- 43.4s
- 令牌
- 2,956 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 | |
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.93s | 672 | 228 | 1,842 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 40.50s | 7,893 | 585 | 26,808 |
| 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 | 78.99s | 66,082 | 4,582 | 25,404 | |
| Qwen3.8 27B | 8.7 | 6.9 | 83.3% | 1 | 124.48s | 77,767 | 70 | 51,705 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.76s | 9,039 | 144 | 2,271 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 76.98s | 780 | 12 | 41,184 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 9.20s | 516 | 204 | 1,299 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.54s | 699 | 48 | 984 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 8.3 | 10.0 | 66.7% | 0 | 12.62s | 696 | 444 | 6,237 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 0ms | 0 | 0 | 0 |
| 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 | |
| Qwen3.8 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 11.29s | 204 | 126 | 1,971 |
快速对比
切换对比组合
Claude Opus 4.8lowvsQwen3.8 27BmediumClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 ProhighSeed-2.0-CodelowvsQwen3.8 27BmediumSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsDeepSeek V4 ProhighSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsSolar Pro 4xhighDeepSeek V4 ProhighvsNemotron 3 Ultramedium免费可用Claude Opus 5nonevsDeepSeek V4 ProhighDeepSeek V4 ProhighvsGPT-5.4 NanomediumGPT-5.2 ChatnonevsQwen3.8 27Bmedium