- 排名
- #196
- 总输出令牌
- 46,004
- 响应时间（平均）
- 14.05s
- 总成本
- $0.083
DeepSeek V4 Pro 0423 vs Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (medium)
DeepSeek V4 Pro 0423 平均分领先，为 7.4 vs 7.2。 DeepSeek V4 Pro 0423 benchmark 成本更低，为 $0.083 vs $0.567。 DeepSeek V4 Pro 0423 更快，为 14.05s vs 97.68s，通过率为 49.3% vs 72.5%。
已对比模型
- 排名
- #208
- 总输出令牌
- 302,730
- 响应时间（平均）
- 97.68s
- 总成本
- $0.567
推荐模型
DeepSeek V4 Pro 0423
它在这里得分最高（7.4），同时成本比Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (medium)低约 6.8 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none | Qwen3.5 Plus 2026-02-15 Qwen3.5 Plus 2026-02-15 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.4 | 7.2 |
| 排名 | #196 | #208 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.7 | 7.9 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 49.3% | 72.5% |
| 不稳定测试 | 4 | 6 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 2.341 | 4.047 |
| 总成本 | $0.083 | $0.567 |
| 输入价格 | $0.209 / 1M | $0.260 / 1M |
| 输出价格 | $0.418 / 1M | $1.560 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.018 / 1M | 不适用 |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 304,186 | 249,486 |
| 输出令牌 | 40,118 | 14,481 |
| 推理令牌 | 5,886 | 288,249 |
| 响应时间（平均） | 14.05s | 97.68s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 304.85s |
| 响应时间（总计） | 323.17s | 1562.81s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | ~397B 总计 (~17B 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.
#196 DeepSeek V4 Pro 0423
none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#208 Qwen3.5 Plus 2026-02-15
medium- 成本
- $0.011
- 时间
- 125.5s
- 令牌
- 7,040 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 | 65.50s | 156,108 | 10,457 | 0 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 186.40s | 135,917 | 4,658 | 23,363 |
| 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 | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 944 | 224 | |
| 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 0423 | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 13.38s | 7,275 | 1,436 | 4,064 | |
| 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 0423 | 7.9 | 6.9 | 66.7% | 1 | 71.59s | 122,040 | 26,362 | 0 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 6.9 | 5.9 | 66.7% | 1 | 175.85s | 87,576 | 8,085 | 69,183 |
| 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 | 4.61s | 7,568 | 200 | 0 | |
| 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 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.91s | 675 | 20 | 0 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 55.99s | 453 | 35 | 30,685 |
| 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 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.05s | 471 | 126 | 0 | |
| 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 0423 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 4.12s | 627 | 63 | 650 | |
| 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 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.61s | 594 | 167 | 275 | |
| 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 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.40s | 8,105 | 328 | 0 | |
| 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 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.76s | 183 | 15 | 673 | |
| Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 103.81s | 204 | 24 | 17,130 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4 Pro 0423nonevsInklingmedium免费可用Nex-N2.6highvsQwen3.5 Plus 2026-02-15mediumGemini 3.8 FlashlowvsQwen3.5 Plus 2026-02-15mediumDeepSeek V4 Pro 0423nonevsInkling Smallhigh免费可用Claude Opus 4.8lowvsQwen3.5 Plus 2026-02-15mediumDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用DeepSeek V4 Pro 0423nonevsGrok 4.7lowDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGLM 5.3 FlashXhighSeed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 Pro 0423noneDeepSeek V4 Pro 0423nonevsQwen3.6 FlashmediumDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGLM 5.3 FlashhighLongCat 2.0highvsQwen3.5 Plus 2026-02-15medium