- 排名
- #167
- 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 GLM 5.3 FlashX (high)
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 $0.210。 DeepSeek V4 Pro 0423 更快，为 14.05s vs 14.94s，通过率为 49.3% vs 69.6%。
已对比模型
- 排名
- #164
- 总输出令牌
- 97,728
- 响应时间（平均）
- 14.94s
- 总成本
- $0.210
推荐模型
DeepSeek V4 Pro 0423
它在这里得分最高（7.4），同时成本比GLM 5.3 FlashX (high)低约 2.5 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none | GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.4 | 7.4 |
| 排名 | #167 | #164 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.7 | 8.2 |
| 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 | 5 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 2.341 | 1.612 |
| 总成本 | $0.083 | $0.210 |
| 输入价格 | $0.209 / 1M | $0.370 / 1M |
| 输出价格 | $0.418 / 1M | $1.250 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.018 / 1M | $0.090 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 304,186 | 235,914 |
| 输出令牌 | 40,118 | 8,147 |
| 推理令牌 | 5,886 | 89,581 |
| 响应时间（平均） | 14.05s | 14.94s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 91.16s |
| 响应时间（总计） | 323.17s | 343.65s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | 320B 总计 (18B 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.
#167 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
#164 GLM 5.3 FlashX
high- 成本
- $0.030
- 时间
- 169.4s
- 令牌
- 23,950 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 78.03s | 154,549 | 1,326 | 12,503 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 1.98s | 639 | 425 | 606 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 8.06s | 7,317 | 374 | 9,267 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 27.73s | 56,585 | 4,123 | 15,563 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 1.82s | 7,149 | 298 | 285 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 50.04s | 759 | 506 | 48,992 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 2.28s | 498 | 169 | 229 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.72s | 678 | 72 | 177 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.06s | 672 | 462 | 434 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.09s | 6,861 | 231 | 84 |
| 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 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.34s | 207 | 161 | 1,441 |
快速对比
切换对比组合
Seed-2.0-CodemediumvsGLM 5.3 FlashXhighGrok 4.7lowvsGLM 5.3 FlashXhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsInklingmedium免费可用DeepSeek V4 Flash 0731lowvsGLM 5.3 FlashXhighQwen3.6 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashXhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsInkling Smallhigh免费可用GPT-5.6 LunamediumvsGLM 5.3 FlashXhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用DeepSeek V4 Pro 0423nonevsGrok 4.7lowSeed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 Pro 0423noneInklingmedium免费可用vsGLM 5.3 FlashXhighDeepSeek V4 Pro 0423nonevsQwen3.6 Flashmedium