- Startseite
- LLM-Vergleich
- DeepSeek-V4-Pro vs. DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeekLLM-Duell
DeepSeek-V4-Provs.DeepSeek-V4.1-Flash
Lohnt sich der Aufpreis?
DeepSeek-V4.1-Flash schneidet besser als DeepSeek-V4-Pro ab und ist günstiger: DeepSeek-V4-Pro kostet 4,4-mal (Eingabe) und 3,3-mal (Ausgabe) so viel.
DeepSeek-V4-Pro
Platz 43
DeepSeek-V4.1-Flash
Platz 29
DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeek-V4-Pro
Platz 49 von 876
DeepSeek-V4.1-Flash
Platz 312 von 876
Nimm DeepSeek-V4-Pro für
Kein klarer Vorteil
Nimm DeepSeek-V4.1-Flash für
Auf dieser Seite
Wo liegt der Unterschied?
Stärken im Überblick
DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4.1-Flash
Der Median aller Modelle mit Platz liegt in jedem Bereich unter 100, also in der Mitte des Netzes.
95-%-Bereich: DeepSeek-V4-Pro 85,8 bis 95,0, DeepSeek-V4.1-Flash 91,4 bis 106,3.
Dieselben Werte und Urteile wie die Balken darunter. Im Spitzenfeld beginnt das Netz bei 100 Punkten, dem Durchschnitt der Referenzgruppe; Werte darunter liegen als leerer Punkt in der Mitte. Nicht im Netz, weil ein Modell dort keinen eigenen Wert hat oder die Daten zu dünn sind: Schlussfolgern, Wissen, Multimodal.
DeepSeek-V4.1-Flash liegt in 7 von 10 Bereichen vorn, DeepSeek-V4-Pro in keinem.
zu wenig Daten: 3DeepSeek-V4.1-Flash vorn: 7
Die Balkenlänge zeigt den Abstand in Indexpunkten (volle Breite 15 Punkte, eine Standardabweichung der Referenzgruppe). Voll heißt sicher vorn, schraffiert noch nicht sicher, ein dünner grauer Balken gleichauf.
3 weitere Bereiche anzeigen, die nicht zum Gesamtindex zählen
Die Balkenlänge zeigt den Abstand in Indexpunkten (volle Breite 15 Punkte, eine Standardabweichung der Referenzgruppe). Voll heißt sicher vorn, schraffiert noch nicht sicher, ein dünner grauer Balken gleichauf.
Welches Modell für welche Aufgabe?
Alltagsaufgaben, übersetzt aus den Bereichswerten oben. Jede Zeile nennt die Werte, auf denen sie beruht.
Selbst ansehen: gleicher Auftrag, ein Versuch
SVG-Kurztest
Ein SVG-Auftrag mit denselben festen Einstellungen für alle Modelle, ohne verdecktes Nachdenken.
Auftrag
Gib nur ein eigenständiges SVG eines Pelikans zurück, der Fahrrad fährt. Verwende viewBox „0 0 800 600“, einfache Formen, zwei deutlich sichtbare Räder und einen erkennbaren Pelikan mit langem Schnabel. Höchstens 30 SVG-Elemente und 1.800 Zeichen. Kein Markdown, keine Erklärungen, Kommentare, Skripte, Animationen, CSS oder externen Ressourcen.
Englischer Original-Auftrag
Return only one standalone SVG of a pelican riding a bicycle. Use viewBox="0 0 800 600", simple shapes, two clearly visible wheels and a recognizable pelican with a long beak. At most 30 SVG elements and 1800 characters. No Markdown, explanations, comments, scripts, animation, CSS or external resources.
DeepSeek-V4-Pro

14.10.2026 · 0,0020 $
Testdetails
- Testlauf
- 14.10.2026
- Anbieter
- streamlake
- API-Modell
- deepseek/deepseek-v4-pro-0813
- Ausgabe
- 963 Token
- Reasoning
- API meldet 0 Reasoning-Tokens
- Kosten des Versuchs
- 0,0020 $
- Testrunde
- 43b8c5c46830
DeepSeek-V4.1-Flash

14.10.2026 · 0,0001 $
Testdetails
- Testlauf
- 14.10.2026
- Anbieter
- decart/fp4
- API-Modell
- deepseek/deepseek-v4.1-flash
- Ausgabe
- 590 Token
- Reasoning
- API meldet 0 Reasoning-Tokens
- Kosten des Versuchs
- 0,0001 $
- Testrunde
- 43b8c5c46830
Frühere Tests
Pelikan auf dem Fahrrad
Auftrag (englisches Original)
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
DeepSeek-V4-Pro
Die Antwort hat das Tokenlimit erreicht. Es liegt keine vollständige Aufzeichnung vor.
05.10.2026 · 68 s · 0,02 $
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Testdetails
- Datum des Testlaufs
- 05.10.2026
- API-Anbieter
- openrouter
- Angefragtes API-Modell
- deepseek/deepseek-v4-pro-0813
- Reasoning-Einstellung
- high
- Tokenlimit inklusive Reasoning
- 8.192 Token
- Ausgabe-Token
- 8.192 Token
- Kosten des Versuchs
- 0,0163 $
- Antwortzeit
- 67,6 s
- API-Modell laut Antwort
- deepseek/deepseek-v4-pro-0813
- Festgelegter Endpunkt
- DeepSeek | deepseek/deepseek-v4-pro-20260813
- Temperatur
- Anbieterstandard
- Testprotokoll
- community-visual-tests-v1
- Technische Prüfung
- Nicht bestanden
Frühere Versuche (3)
- 02.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
- 01.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
- 07.09.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
DeepSeek-V4.1-Flash
Die Antwort hat das Tokenlimit erreicht. Es liegt keine vollständige Aufzeichnung vor.
05.10.2026 · 26 s · 0,0049 $
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Testdetails
- Datum des Testlaufs
- 05.10.2026
- API-Anbieter
- openrouter
- Angefragtes API-Modell
- deepseek/deepseek-v4.1-flash
- Reasoning-Einstellung
- high
- Tokenlimit inklusive Reasoning
- 8.192 Token
- Ausgabe-Token
- 8.191 Token
- Kosten des Versuchs
- 0,0049 $
- Antwortzeit
- 25,8 s
- API-Modell laut Antwort
- deepseek/deepseek-v4.1-flash
- Festgelegter Endpunkt
- DeepSeek | deepseek/deepseek-v4.1-flash-20260910
- Temperatur
- Anbieterstandard
- Testprotokoll
- community-visual-tests-v1
- Technische Prüfung
- Nicht bestanden
Frühere Versuche (2)
- 02.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
- 01.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
DeepSeek-V4-Pro und DeepSeek-V4.1-Flash im Gesamtindex
Alle Modelle mit Platz im Gesamtindex, beide Modelle dieses Vergleichs hervorgehoben. Weitere Modelle kannst du dazunehmen oder ausblenden.
Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4)
20 von 91 Modellen
4 Modelle dieser Auswahl sind im Gesamtindex mit einer niedrigeren Reasoning-Stufe als max gemessen. Gestrichelte Säule: niedrigere Reasoning-Stufe als die Spitze.
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft die Modelle gesucht, genutzt und erwähnt werden, auf einer Skala von 0 bis 100.
DeepSeek-V4-Pro ist beliebter als DeepSeek-V4.1-Flash: 58 zu 38 von 100.
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 6. November 2026
DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4.1-Flash
Alle Daten im Vergleich
Der bessere Wert ist fett. Beim Gesamtindex nur, wenn der Abstand klar ist.
| Kennzahl | DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek-V4.1-Flash |
|---|---|---|
| Leistung | ||
| GesamtindexPunkte, 100 = Durchschnitt der Referenzgruppe, höher ist besser | 86,8 | 99,7 |
| Platz | Platz 43 von 91 | Platz 29 von 91 |
| Preis je 1 Mio. Token | ||
| Eingabewas du schickst | 0,66 $ | 0,15 $ |
| Ausgabewas das Modell schreibt | 1,98 $ | 0,60 $ |
| Kosten je Aufgabe (eigene Tests)Durchschnitt aus 1 gemeinsam bestandenen Test | 0,021 $ | 0,009 $ |
| Tempo | ||
| Token pro Sekunde | 70 | 176 |
| Beliebtheit | ||
| BeliebtheitSuche, Nutzung und Erwähnungen, 0 bis 100 | 58Platz 49 von 876 | 38Platz 312 von 876 |
| Technik | ||
| Kontextfensterwie viel Text das Modell auf einmal liest | 1 Mio. Token≈ 1.500 A4-Seiten | 1 Mio. Token≈ 1.500 A4-Seiten |
| Wissensstand | k. A. | k. A. |
| Veröffentlicht | 24.04.2026 | 10.09.2026 |
| Verfügbarkeit | Aktiv | Aktiv |
| Offene Gewichte | ja | ja |
- DeepSeek-V4-Pro: Zu Spitzenzeiten (Mo, Di, Mi, Do, Fr, 01:00-04:00 UTC; Mo, Di, Mi, Do, Fr, 06:00-10:00 UTC) gelten 1,32 $ Eingabe und 3,96 $ Ausgabe je 1 Mio. Token. Die Tabelle zeigt den Preis außerhalb dieser Zeiten.
- DeepSeek-V4.1-Flash: Zu Spitzenzeiten (Mo, Di, Mi, Do, Fr, 01:00-04:00 UTC; Mo, Di, Mi, Do, Fr, 06:00-10:00 UTC) gelten 0,30 $ Eingabe und 1,20 $ Ausgabe je 1 Mio. Token. Die Tabelle zeigt den Preis außerhalb dieser Zeiten.
Preise ohne Rabatte für Zwischenspeicher und Stapelverarbeitung · Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
Gibt es eine bessere Wahl?
Gesamtindex 106,6, Platz 17. 0,15 $ Eingabe und 0,60 $ Ausgabe je 1 Mio. Token.
DeepSeek-V4-Pro vs. DeepSeek V4.1 Flash 1017Gesamtindex 103,4, Platz 20. 0,10 $ Eingabe und 0,50 $ Ausgabe je 1 Mio. Token.
DeepSeek-V4.1-Flash vs. Claude Haiku 5.5Gesamtindex 126,1, Platz 1. 4 $ Eingabe und 20 $ Ausgabe je 1 Mio. Token.
DeepSeek-V4.1-Flash vs. Claude Opus 5.5Gemeinsame Benchmarks
Einzelwerte aus derselben Benchmark-Version, Aufgabe und Messgröße. Fett ist ein Wert nur bei gleichem Testaufbau und klarem Abstand.
A: DeepSeek-V4-ProB: DeepSeek-V4.1-Flash
54 weitere Benchmarks anzeigen
Weitere Vergleiche
Vergleiche DeepSeek-V4-Pro und DeepSeek-V4.1-Flash mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.
Anderes Duell vergleichen
Vorgänger und Nachfolger
Die beliebtesten Vergleiche
- 1Claude Opus 5.5 vs. DeepSeek-V4-Pro
- 2Gemini 3.8 Flash vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 3Muse Spark 1.3 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 4Claude Sonnet 5.5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 5Claude Opus 5.5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 6GPT-6 Luna vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 7GPT-6 Sol vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 8Claude Haiku 5.5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 9GPT-6 Luna vs. DeepSeek-V4-Pro
Alle 70 Vergleiche zeigen
- 10GPT-6 Astra vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 11Grok 4.7 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 12Claude Sonnet 5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 13GPT-5.6 Terra vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 14DeepSeek-V4.1-Flash vs. Qwen 3.8 Max 0902
- 15Gemini 3.8 Flash vs. DeepSeek-V4-Pro
- 16Claude Sonnet 5.5 vs. DeepSeek-V4-Pro
- 17Claude Opus 5 vs. DeepSeek-V4-Pro
- 18Claude Opus 5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 19Claude Opus 4.6 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 20DeepSeek-V4.1-Flash vs. GLM-5.3-Flash
- 21DeepSeek-V4-Pro vs. DeepSeek V4.1 Flash 1017
- 22Claude Sonnet 4.6 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 23Gemini 4 Argon vs. DeepSeek-V4-Pro
- 24DeepSeek-V4.1-Flash vs. Mistral Large 4
- 25DeepSeek-V4.1-Flash vs. GLM-5.2
- 26DeepSeek-V4-Pro vs. Qwen 3.8 Max 0902
- 27DeepSeek-V4-Pro vs. Kimi K3
- 28GPT-6.1 Sol vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 29Gemini 3.1 Pro Preview vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 30Grok 4.7 vs. DeepSeek-V4-Pro
- 31DeepSeek-V4.1-Flash vs. MiMo-V2.5-Pro
- 32DeepSeek-V4-Pro vs. GLM-5.3
- 33Claude Haiku 5.5 vs. DeepSeek-V4-Pro
- 34GPT-5.6 Sol vs. DeepSeek-V4-Pro
- 35DeepSeek-V4.1-Flash vs. GLM-5.3
- 36Gemini 3.5 Flash-Lite vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 37Gemini 3.6 Flash vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 38Claude Opus 4.8 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 39DeepSeek-V4-Pro vs. Mistral Large 4
- 40Claude Haiku 4.5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 41DeepSeek-V4-Pro vs. Qwen 3.8 27B
- 42GPT-6 Sol vs. DeepSeek-V4-Pro
- 43DeepSeek-V4.1-Flash vs. Kimi K3
- 44GPT-5.6 Sol vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 45DeepSeek-V4-Pro vs. DeepSeek-V4-Flash
- 46Claude Fable 5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 47GPT-6.1 Sol vs. DeepSeek-V4-Pro
- 48GPT-5.6 Luna vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 49DeepSeek-V4-Pro vs. GLM-5.3-Flash
- 50Gemini 4 Argon vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 51DeepSeek-V4.1-Flash vs. Qwen 3.8 27B
- 52Gemini 3.7 Flash vs. DeepSeek-V4-Pro
- 53Grok 4.6 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 54DeepSeek-V4-Pro vs. MiMo-V2.5-Pro
- 55DeepSeek-V4-Pro vs. MiMo-V2.5
- 56DeepSeek-V4.1-Flash vs. Mistral Medium 3.5
- 57DeepSeek-V4.1-Flash vs. MiMo-V2.5
- 58Claude Sonnet 4.5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 59Claude Fable 5.1 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 60Claude Opus 4.5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 61Claude Opus 4.7 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 62DeepSeek-V4.1-Flash vs. GLM-5.1
- 63Claude Opus 4.5 vs. DeepSeek-V4-Pro
- 64DeepSeek-V4.1-Flash vs. Mistral Large 3
- 65Gemini 3.5 Flash vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 66GPT-6.1 Terra vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 67Muse Wonder Full vs. DeepSeek-V4-Pro
- 68Muse Wonder vs. DeepSeek-V4.1-Flash
- 69DeepSeek-V4.1-Flash vs. Kimi K3.1 Pro
- 70DeepSeek-V4-Pro vs. Kimi K3.1 Pro