DeepSeek V4.1 與 GPT-6 Astra：全面的成本和性能比較

比較在於 DeepSeek V4.1 Flash 和 GPT 6 Astra 的滑點不僅僅是基本基準分數的比較。

OpenDesign Arena 最近將 GPT 6 Astra 排名第一於設計專注測試，但 DeepSeek V4.1 Flash 在成本更低和完成時間更快的情況下獲得了相似的分數。

當查看日常 API 工作負載時，差異變得更加明顯，DeepSeek 提供了顯著較低的建模成本。

關鍵要點

• GPT 6 Astra 在 OpenDesign Arena 獲得更高分數，但 DeepSeek V4.1 Flash 令人驚訝地接近。

• DeepSeek V4.1 Flash 在所列的工作負載中顯著便宜且更快。

• GPT 6 Astra 具有稍大的上下文窗口，而 DeepSeek 提供開放權重和較低的運營成本。

DeepSeek V4.1 Flash 與 GPT 6 Astra 性能比較

來源：AI 生成圖像

OpenDesign Arena 提供了最清晰的比較之一，因為兩個模型在相同的設計任務批次上進行了測試。

基準測試專注於實際工作，例如網絡應用程序、儀表板、移動界面和登陸頁面。

GPT 6 Astra 的平均分數為 82.7 分（滿分 100 分），DeepSeek V4.1 Flash 的分數為 81.2 分。

這使得差異僅為 1.5 分，儘管價格和完成時間有著實質性的差異。

OpenDesign結果

結果並不意味著 DeepSeek 在所有方面都更好。OpenDesign 專門測量可靠的設計輸出，而非一般推理、編碼或所有可能的 AI 工作負載.

即便如此，這個小分數差距顯示了為何 DeepSeek V4.1 Flash 吸引了關注表現和運營成本的用戶。

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DeepSeek 與 GPT 6 成本比較

成本可以說是這兩個模型之間最大差異。OpenDesign 報告指出 DeepSeek V4.1 Flash 的成本約為每個完成設計 $0.023，而 GPT 6 Astra 為 $1.61。

比較中提供的 API 示例顯示了更大的差異。

這些數字使用所列的標準 API 率，並代表特定代幣混合的建模成本。它們不應被視為每個應用的通用價格。

為什麼這個差異很重要

對於处理數千或數百萬請求的開發者來說，成本上的小差異可能變得相當重要。

因此，DeepSeek V4.1 Flash 在模型表現良好且最小化 API 支出重要的工作負載中具有明顯優勢。

與此同時，當用戶重視其更廣泛的文檔能力或特定性能特徵時，GPT 6 Astra 可能證明其更高的成本是合理的。

是什麼讓 DeepSeek V4.1 Flash 如此快速？

DeepSeek V4.1 Flash 使用一種設計，只在每個請求中啟用其總參數數量的一部分。

據報導，該模型總共有 5520 億參數，但在讀取傳入提示時使用約 80 億，產生響應時使用 160 億。

這種方法有助於解釋其相對較快的完成時間。

速度和效率

在 OpenDesign 測試中，DeepSeek V4.1 Flash 平均需要 5.3 分鐘，而 GPT 6 Astra 則需要 11.1 分鐘。在這個特定基準中，這是不到一半的完成時間。

該模型還提供開放權重，這使得開發者比專有模型擁有更多的靈活性。

然而，開放權重的訪問並不自動使得模型更易於部署。基礎設施、優化、維護和技術專長仍然可以影響運行 AI 系統的總成本。AI 系統.

然而，對於需要快速響應的用戶來說，DeepSeek V4.1 Flash 提供了能力與效率之間的有趣平衡。

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GPT 6 Astra 與 DeepSeek V4.1 Flash 之間的不同任務比較

對於每種類型的 AI 工作，沒有單一的獲勝者。可用的基準證據實際上突顯了為什麼用戶在進行廣泛比較時應該小心。

在提供的比較中，GPT 6 Astra 在幾個類別中擁有更強的文檔結果。

它在推理上得分 89.5，在多模態性能上得分 82.8，在知識上得分 82.2，在編碼上得分 74.6。

然而，DeepSeek V4.1 Flash 在幾個カテゴリ中並未在同一公共通道中排名，因此結果無法視為直接的正面競爭勝利。

實際考量

• 設計：DeepSeek 在 OpenDesign Arena 上與 GPT 6 Astra 非常接近。

• 成本：DeepSeek 在列出的工作負載中具有明顯優勢。

• 速度：DeepSeek 完成 OpenDesign 任務更快。

• 長文檔：GPT 6 Astra 擁有稍微更大的文檔上下文窗口。

• 部署靈活性：DeepSeek 提供開放權重訪問。

這使得選擇取決於工作負載。構建成本敏感應用程序的人可能更喜歡 DeepSeek，而優先考慮更廣泛的文檔性能的用戶則可能考慮 GPT 6 Astra。

哪個模型提供更好的價值？

價值取決於用戶每花費一美元需要多少性能。根據提供的 OpenDesign 結果，DeepSeek V4.1 Flash 脫穎而出，因為它接近 GPT 6 Astra 的設計分數，且成本大幅降低。

它的 81.2 分數也高於除了 GPT 6 Astra 之外其他經 OpenDesign 測試的模型。Claude Fable 5.1 得分 80.3，而其餘經測試的模型得分低於 DeepSeek。

不過，這個基準存在限制。OpenDesign 只計分成功呈現為可工作的網頁輸出。

損壞或不完整的輸出得分為零，測試專注於設計工作。

這意味著結果對於一個實際問題是有用的：哪個模型在合理的運營成本下提供強大的日常設計輸出？

對於更廣泛的 AI 決策，開發者應考慮他們自己的測試、延遲要求、上下文需求、基礎設施和任務準確性。

如果便宜的模型需要更多重試或手動修正，則不一定更好。

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結論

DeepSeek V4.1 Flash 和 GPT 6 Astra 代表了 AI 性能和成本的兩種不同方法。

GPT 6 Astra 在 OpenDesign 中取得了更高的分數，但 DeepSeek 以更快的速度完成任務且報告成本的十分之一，僅落後 1.5 分。

DeepSeek 還提供開放權重訪問，而 GPT 6 Astra 擁有稍微更大的文檔上下文窗口。

對於用戶而言，最佳選擇取決於工作負載，而不是僅僅依賴標題分數。對於有興趣於技術和數字資產的加密交易者來說， Bitrue提供了一個方便的平台來購買、出售和交易比特幣和山寨幣。

常見問題

DeepSeek V4.1 Flash 比 GPT 6 Astra 更好嗎？

並不是普遍情況。GPT 6 Astra 在 OpenDesign 設計基準中得分更高，而 DeepSeek V4.1 Flash 的成本和速度則便宜得多。更好的選擇取決於具體工作負載。

哪個更便宜，DeepSeek V4.1 Flash 還是 GPT 6 Astra？

在列出的 API 場景中，DeepSeek V4.1 Flash 的成本明顯更低。例如，提供的聊天工作負載在 DeepSeek 上的成本為 $0.0009，而在 GPT 6 Astra 上的成本為 $0.035。

哪個模型更快？

DeepSeek V4.1 Flash 在 OpenDesign 測試中更快。它的平均完成時間為 5.3 分鐘，而 GPT 6 Astra 為 11.1 分鐘。

哪一個擁有更大的上下文窗口？

GPT 6 Astra 擁有稍大的文檔上下文窗口，為 1.05 百萬個標記，而 DeepSeek V4.1 Flash 為 1 百萬個標記。

開發者應該選擇哪個模型？

開發者應根據他們的工作負載、預算、上下文要求、性能需求和部署偏好進行選擇。DeepSeek 可能適合對成本敏感的應用，而 GPT 6 Astra 可能吸引那些優先考慮更廣泛文檔能力的用戶。

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