#91 DeepSeek V4 Pro
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AI BENCHY 对比
摘要
DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.6 27B benchmark 对比:Qwen3.6 27B 平均分领先,为 6.6 vs 6.2。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.025 vs $0.430。 DeepSeek V4 Pro 更快,为 12.38s vs 59.71s,通过率为 42.9% vs 60.3%。
推荐模型: DeepSeek V4 Pro - 它的得分接近这里的最高分(6.2 vs 6.6),同时成本比Qwen3.6 27B低约 17.8 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-12
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B medium |
|---|---|---|
| 分数 | 6.2 | 6.6 |
| 排名 | #91 | #80 |
| 可靠性 | 8.5 | 10.0 |
| 一致性 | 8.5 | 8.2 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 42.9% | 60.3% |
| 不稳定测试 | 4 | 5 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.660 | 3.361 |
| 总成本 | $0.025 | $0.430 |
| 输入价格 | $0.435 / 1M | $0.288 / 1M |
| 输出价格 | $0.870 / 1M | $3.100 / 1M |
| 总输入令牌 | 44,845 | 39,376 |
| 输出令牌 | 5,349 | 16,189 |
| 推理令牌 | 0 | 122,521 |
| 响应时间(平均) | 12.38s | 59.71s |
| 响应时间(最大) | 58.65s | 168.22s |
| 响应时间(总计) | 260.06s | 1254.01s |
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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 | 3.5 | 8.0 | 16.7% | 1 | 14.02s | 540 | 704 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 12.62s | 453 | 582 | 4,311 |
| 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 | 4.6 | 7.9 | 22.2% | 1 | 6.11s | 7,279 | 531 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 142.99s | 5,051 | 7,968 | 43,367 |
| 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 | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.49s | 20,773 | 1,911 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 7.0 | 3.7 | 66.7% | 1 | 83.07s | 15,104 | 2,088 | 14,689 |
| 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 | 6.9 | 5.8 | 66.7% | 1 | 30.54s | 5,633 | 170 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 3.5 | 1.4 | 50.0% | 2 | 37.30s | 7,778 | 568 | 9,404 |
| 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 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.17s | 666 | 18 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 73.38s | 662 | 3,510 | 20,352 |
| 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 | 4.3 | 9.9 | 0.0% | 0 | 3.75s | 471 | 132 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 39.53s | 516 | 81 | 3,045 |
| 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 | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.23s | 627 | 64 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 37.96s | 699 | 346 | 6,548 |
| 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 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 15.95s | 594 | 173 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 61.14s | 696 | 255 | 12,044 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.92s | 8,079 | 219 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.88s | 8,213 | 390 | 2,954 |
| 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 | 15.59s | 183 | 1,427 | 0 | |
| Qwen3.6 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 80.99s | 204 | 401 | 5,807 |
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