Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale: 究極のパフォーマンス&価格比較
推論、ベンチマーク、遅延の洞察を深掘りしましょう。
Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale対決の最終評決
包括的な分析の結果、生の知性と推論を重視するユーザーにとってDeepSeek V3.2 Specialeが最も優れた選択肢として浮上しました。 しかし、Grok 4は依然として非常に競争力のある選択肢であり、特により高速な応答時間とコスト効率を要求するシナリオに適しています。 この詳細なGrok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale比較では、最良の決定を下すために必要なすべての重要な指標を分解して説明します。
モデルスナップショット
主要な意思決定指標をひと目で確認。
Grok 4
xAI
- 推論
- 9
- コーディング
- 4
- マルチモーダル
- 3
- 長いコンテキスト
- 5
- ブレンド価格 / 100万トークン
- $0.006
- P95 レイテンシ
- 1000ms
- 1秒あたりのトークン数
- 35.332トークン/秒
DeepSeek V3.2 Speciale
DeepSeek
- 推論
- 10
- コーディング
- 4
- マルチモーダル
- 3
- 長いコンテキスト
- 4
- ブレンド価格 / 100万トークン
- $0.000
- P95 レイテンシ
- 1000ms
- 1秒あたりのトークン数
- —
全体的な能力
Capability radar は Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale の対決を包括的に把握できます。 このチャートは、各モデルの強みと弱みを一目で示しており、私たちのGrok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale分析の基盤を形成しています。
このレーダーチャートは、`Grok 4`と`DeepSeek V3.2 Speciale`のコア能力(推論、コーディング、数学プロキシ、マルチモーダル、長文コンテキスト)を視覚的に表現しています。
ベンチマーク内訳
詳細な分析のために、このチャートは標準化されたベンチマークにおけるスコアを直接比較しています。 重要なMMLU Proテストで、Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale議論の重要な部分として、Grok 4は90、DeepSeek V3.2 Specialeは100を獲得しました。 このデータ主導のアプローチは、どんな真剣なGrok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale比較にも不可欠です。
このグループ化された棒グラフは、各ベンチマーク指標の比較を並べて提供します。
速度と遅延
スピードはインタラクティブなアプリケーションのGrok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale決定において重要な要素です。 以下の指標は、本番環境へのリリース前に検討すべきトレードオフを示しています。
最初のトークンまでの時間
Grok 4300ms
DeepSeek V3.2 Speciale300ms
毎秒のトークン数
Grok 435.332
DeepSeek V3.2 Speciale41
Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Specialeの経済学
パワーは方程式の一部に過ぎません。 このGrok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale価格分析は、本当の価値を実感させます。
価格の内訳
入力と出力の価格を一目で比較できます。
実際のコストシナリオ
1Mの入力トークンを処理し、250kの出力トークンを生成するには、
Grok 4 の費用は $0.007 ですが、DeepSeek V3.2 Speciale の費用は $0.001 です。 この実用的な計算は、Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Specialeの選択を検討している開発者にとって不可欠です。あなたにとってGrok 4 vs DeepSeek V3.2 Specialeバトルで勝つモデルはどれ?
Grok 4 を選択してください。..
あなたの最優先事項は、生のパフォーマンスと能力です。
コストは、Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Specialeの決定においてパワーに次ぐ二次的な関心事です。
最高水準の推論能力が必要です。
DeepSeek V3.2 Speciale を選択してください。..
ユーザー向けアプリケーションには、高い応答性を持つモデルが必要です。
予算はGrok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale選択の主要な考慮事項です。
運用コストが重要となる大規模開発を行っています。
Grok 4 vs DeepSeek V3.2 Speciale比較についてのご質問
データソース: https://artificialanalysis.ai/