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DeepSeek V4 Pro 0423 vs Qwen3.6 Flash (medium)

平均分几乎持平,为 7.4 vs 7.4。 DeepSeek V4 Pro 0423 benchmark 成本更低,为 $0.083 vs $0.783。 DeepSeek V4 Pro 0423 更快,为 14.05s vs 45.45s,通过率为 49.3% vs 68.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#185
总输出令牌
46,004
响应时间(平均)
14.05s
总成本
$0.083
排名
#179
总输出令牌
652,280
响应时间(平均)
45.45s
总成本
$0.783
推荐模型 DeepSeek V4 Pro 0423

它在这里得分最高(7.4),同时成本比Qwen3.6 Flash (medium)低约 9.5 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none 发布日期: 2026-04-24 Qwen3.6 Flash Qwen3.6 Flash medium 发布日期: 2026-04-20
分数 7.4 7.4
排名 #185 #179
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.7 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 49.3% 68.1%
不稳定测试 4 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.341 6.594
总成本 $0.083 $0.783
输入价格 $0.209 / 1M $0.188 / 1M
输出价格 $0.418 / 1M $1.125 / 1M
缓存读取价格 $0.018 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 $0.235 / 1M
总输入令牌 304,186 258,760
输出令牌 40,118 22,221
推理令牌 5,886 630,059
响应时间(平均) 14.05s 45.45s
响应时间(最大) 119.44s 578.13s
响应时间(总计) 323.17s 1045.45s
参数量 1.6T 总计 (49B 激活) ~35B 总计 (~3B 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.

#185 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

#179 Qwen3.6 Flash

medium
无效SVG
成本
$0.008
时间
29.9s
令牌
6,784 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

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
Qwen3.6 Flash 5.0 5.1 44.5% 2 42.85s 7,895 495 67,967

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