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DeepSeek V4 Pro vs Step 3.7 Flash (high)

平均分几乎持平,为 6.8 vs 6.8。 DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.206 vs $1.229。 DeepSeek V4 Pro 更快,为 11.71s vs 70.10s,通过率为 47.0% vs 60.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-24

已对比模型

排名
#180
总输出令牌
35,547
响应时间(平均)
11.71s
总成本
$0.206
排名
#175
总输出令牌
1,050,900
响应时间(平均)
70.10s
总成本
$1.229
推荐模型 DeepSeek V4 Pro

它在这里得分最高(6.8),同时成本比Step 3.7 Flash (high)低约 6.0 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none 发布日期: 2026-04-24 Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash high 发布日期: 2026-05-29
分数 6.8 6.8
排名 #180 #175
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.4
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 60.6%
不稳定测试 4 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.061 11.167
总成本 $0.206 $1.229
输入价格 $0.940 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $1.880 / 1M $1.150 / 1M
总输入令牌 148,078 98,700
输出令牌 35,547 1,050,900
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 11.71s 70.10s
响应时间(最大) 119.44s 364.99s
响应时间(总计) 257.67s 1542.14s
参数量 1.6T 总计 (49B 激活) 198B 总计 (11B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#180 DeepSeek V4 Pro

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#175 Step 3.7 Flash

high
成本
$0.007
时间
63.6s
令牌
6,030 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 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
Step 3.7 Flash 4.0 6.0 22.2% 1 206.21s 6,057 327,340 0

快速对比

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