Claude Haiku 5.5 (Low) बनाम DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Non-reasoning)
पैसे के लिए कौन सा बेहतर है: Claude Haiku 5.5 (Low) Anthropic द्वारा या DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Non-reasoning) DeepSeek द्वारा? इंटेलिजेंस, कुल बेंचमार्क लागत, और Artificial Analysis और अन्य स्रोतों से एंड-टू-एंड समय, स्नैपशॉट 2026-11-01।
साफ़ विजेता
AnthropicClaude Haiku 5.5 (Low)फ्रंटियर पर
- क्षमता स्कोर (Intelligence Index)
- 18.60
- बेंचमार्क लागत (USD)
- $39.6
- क्षमता स्कोर (Intelligence Index)
- 18.50
- बेंचमार्क लागत (USD)
- $310
इस मॉडल परिवार के नाम की आम वर्तनियाँ: क्लॉड / क्लाउड / डीपसीक / डीप सीक।
निष्कर्ष
Claude Haiku 5.5 (Low) चुनें
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Non-reasoning) बनाम Claude Haiku 5.5 (Low): बुद्धिमत्ता 0.5% कम, AA बेंचमार्क चलाने की लागत 683.4% अधिक, और कुल समय 64.3% तेज़।
| मापदंड | Claude Haiku 5.5 (Low) | DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Non-reasoning) | अंतर |
|---|---|---|---|
| बुद्धिमत्ता (उच्चतर बेहतर है) | 18.6 | 18.5 | −0.5% DeepSeek V4.1 Flash 1… 0.5% कम बुद्धिमान है |
| AA की कुल लागत (कम बेहतर है) | $39.60 | $310.24 | +683.4% DeepSeek V4.1 Flash 1… 7.8 गुना महंगा है |
| अंत-से-अंत समय (कम बेहतर है) | 10.97s | 3.92s | −64.3% DeepSeek V4.1 Flash 1… 64.3% तेज़ है |
| मूल्य प्रति 1M टोकन (अंदर/बाहर) | $0.10 / $0.50 | $0.30 / $1.20 | |
| इनपुट के प्रकार | पाठ, छवि | पाठ, छवि |
आज का Pareto frontier
सर्वोत्तम मूल्य वाले मॉडल से तुलना
- Claude Haiku 5.5 (Low) आज के फ्रंटियर पर है: कोई भी मॉडल इससे ज़्यादा बुद्धिमान और सस्ता, दोनों नहीं है।
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Non-reasoning) सीमा से बाहर है: समान या कम लागत पर, GPT-6.1 Terra (High) $267 के लिए स्कोर 42.30 है।
Claude Haiku 5.5 (Low)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Non-reasoning)आज का Pareto frontierडाउनलोड किए जा सकने वाले वेट्स का फ्रंटियर (open-weights frontier)बाकी सभी मॉडल
आमने-सामने तुलना
किसी और चीज़ की तुलना करें
एजेंट:
Accept: text/markdown or ?format=md इस पृष्ठ को Markdown के रूप में लौटाता है। JSON: /api/v1/compare/claude-haiku-5-5-low/deepseek-v4-1-flash-1017-non-reasoning · Markdown: /api/v1/compare/claude-haiku-5-5-low/deepseek-v4-1-flash-1017-non-reasoning?format=md · llms.txt · एजेंट कौशल