- 排名
- #129
- 总输出令牌
- 46,004
- 响应时间（平均）
- 14.05s
- 总成本
- $0.311
DeepSeek V4 Pro 0423 vs Qwen3.6 Plus (medium)
DeepSeek V4 Pro 0423 平均分领先，为 7.4 vs 7.3。 DeepSeek V4 Pro 0423 benchmark 成本更低，为 $0.311 vs $0.391。 DeepSeek V4 Pro 0423 更快，为 14.05s vs 57.41s，通过率为 49.3% vs 69.6%。
已对比模型
- 排名
- #137
- 总输出令牌
- 246,790
- 响应时间（平均）
- 57.41s
- 总成本
- $0.391
推荐模型
DeepSeek V4 Pro 0423
它在这里得分最高（7.4），同时响应速度比Qwen3.6 Plus (medium)快约 4.1 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none | Qwen3.6 Plus Qwen3.6 Plus medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.4 | 7.3 |
| 排名 | #129 | #137 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.7 | 9.0 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 49.3% | 69.6% |
| 不稳定测试 | 4 | 3 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 2.341 | 2.605 |
| 总成本 | $0.311 | $0.391 |
| 输入价格 | $0.783 / 1M | $0.325 / 1M |
| 输出价格 | $1.566 / 1M | $1.950 / 1M |
| 总输入令牌 | 304,186 | 222,601 |
| 输出令牌 | 46,004 | 8,185 |
| 推理令牌 | 0 | 238,605 |
| 响应时间（平均） | 14.05s | 57.41s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 307.08s |
| 响应时间（总计） | 323.17s | 1263.02s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | ~397B 总计 (~17B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#129 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
#137 Qwen3.6 Plus
medium- 成本
- $0.024
- 时间
- 219.0s
- 令牌
- 12,235 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
| 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 | |
| Qwen3.6 Plus | 4.7 | 3.1 | 33.3% | 1 | 307.08s | 124,903 | 1,768 | 47,390 |
| 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 | 1,168 | 0 | |
| Qwen3.6 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.90s | 672 | 207 | 7,557 |
| 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 | 5,500 | 0 | |
| Qwen3.6 Plus | 6.1 | 7.8 | 44.4% | 1 | 153.12s | 7,098 | 58 | 50,586 |
| 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 | |
| Qwen3.6 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 163.25s | 71,058 | 5,011 | 55,925 |
| 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 | |
| Qwen3.6 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 14.95s | 7,782 | 270 | 10,706 |
| 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 | |
| Qwen3.6 Plus | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 46.39s | 780 | 61 | 39,854 |
| 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 | |
| Qwen3.6 Plus | 5.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 27.05s | 516 | 111 | 5,232 |
| 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 | 713 | 0 | |
| Qwen3.6 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.54s | 699 | 102 | 5,552 |
| 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 | 442 | 0 | |
| Qwen3.6 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.34s | 696 | 309 | 6,712 |
| 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 | |
| Qwen3.6 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.87s | 8,193 | 267 | 1,330 |
| 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 | 688 | 0 | |
| Qwen3.6 Plus | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 47.51s | 204 | 21 | 7,761 |
快速对比
切换对比组合
LongCat 2.0highvsQwen3.6 PlusmediumDeepSeek V4 Pro 0423nonevsInklingmedium免费可用DeepSeek V4 Pro 0423nonevsInkling Smallhigh免费可用DeepSeek 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 0423noneQwen3.6 PlusmediumvsGLM 5.3 FlashhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsQwen3.6 FlashmediumDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGLM 5.3 FlashhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGPT-5.6 LunamediumGemini 3.8 FlashlowvsQwen3.6 Plusmedium