- 排名
- #106
- 总输出令牌
- 211,343
- 响应时间（平均）
- 91.29s
- 总成本
- $0.149
DeepSeek V4 Pro 0423 (high) vs GLM 5.3 FlashX (max)
DeepSeek V4 Pro 0423 (high) 平均分领先，为 8.1 vs 7.9。 DeepSeek V4 Pro 0423 (high) benchmark 成本更低，为 $0.149 vs $0.623。 GLM 5.3 FlashX (max) 更快，为 43.97s vs 91.29s，通过率为 65.2% vs 78.3%。
已对比模型
- 排名
- #117
- 总输出令牌
- 402,765
- 响应时间（平均）
- 43.97s
- 总成本
- $0.623
推荐模型
DeepSeek V4 Pro 0423 (high)
它在这里得分最高（8.1），同时成本比GLM 5.3 FlashX (max)低约 4.2 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high | GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max |
|---|---|---|
| 分数 | 8.1 | 7.9 |
| 排名 | #106 | #117 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.8 | 8.0 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 65.2% | 78.3% |
| 不稳定测试 | 6 | 6 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 3.717 | 4.153 |
| 总成本 | $0.149 | $0.623 |
| 输入价格 | $0.209 / 1M | $0.370 / 1M |
| 输出价格 | $0.418 / 1M | $1.250 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.018 / 1M | $0.090 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 287,061 | 322,894 |
| 输出令牌 | 32,056 | 8,010 |
| 推理令牌 | 196,607 | 394,755 |
| 响应时间（平均） | 91.29s | 43.97s |
| 响应时间（最大） | 416.76s | 390.70s |
| 响应时间（总计） | 2099.56s | 1011.29s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | 320B 总计 (18B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 闭源 |
缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词；写入会存储提示词，可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#106 DeepSeek V4 Pro 0423
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 tok
#117 GLM 5.3 FlashX
max- 成本
- $0.046
- 时间
- 251.3s
- 令牌
- 36,769 tok
类别细分
| 智能体任务 | 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 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 64.54s | 196,304 | 9,128 | 10,091 | |
| GLM 5.3 FlashX | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 104.77s | 221,683 | 1,709 | 25,322 |
| 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 0423 | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.65s | 639 | 301 | 2,210 |
| 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 0423 | 6.3 | 8.7 | 33.3% | 0 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 | |
| GLM 5.3 FlashX | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 24.61s | 7,317 | 463 | 36,503 |
| 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 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 78.99s | 66,082 | 4,582 | 25,404 | |
| GLM 5.3 FlashX | 8.2 | 6.9 | 66.7% | 1 | 45.23s | 76,431 | 3,485 | 35,762 |
| 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 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.03s | 7,690 | 274 | 2,166 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.38s | 7,149 | 223 | 2,262 |
| 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 0423 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 249.47s | 578 | 16,870 | 58,188 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 224.00s | 759 | 583 | 279,058 |
| 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 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.83s | 471 | 115 | 1,013 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.01s | 498 | 209 | 1,290 |
| 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 0423 | 7.8 | 6.6 | 83.3% | 1 | 8.73s | 627 | 66 | 2,726 | |
| GLM 5.3 FlashX | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.23s | 678 | 72 | 1,032 |
| 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 0423 | 6.9 | 4.9 | 77.8% | 2 | 56.85s | 591 | 178 | 2,563 | |
| GLM 5.3 FlashX | 8.2 | 7.7 | 77.8% | 1 | 3.88s | 672 | 456 | 2,848 |
| 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 0423 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.92s | 8,909 | 295 | 701 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.39s | 6,861 | 231 | 712 |
| 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 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 22.41s | 207 | 278 | 7,756 |
快速对比
切换对比组合
Claude Fable 5.1highvsGLM 5.3 FlashXmaxQwen3.5-27BmediumvsGLM 5.3 FlashXmaxGPT-5.4 MinimediumvsGLM 5.3 FlashXmaxGPT-5.6 TerralowvsGLM 5.3 FlashXmaxClaude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highQwen3.7 MaxnonevsGLM 5.3 FlashXmaxQwen3.8 Flash NextlowvsGLM 5.3 FlashXmaxGemini 3.8 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashXmaxGPT-5.4 NanomediumvsGLM 5.3 FlashXmaxSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Pro 0423highGemini 3.5 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashXmaxQwen3.8 2.4T A95BhighvsGLM 5.3 FlashXmax