MModelspectra独立 AI 模型情报
正面对比 · 更新于 2026-09-08
English
模型对比 · 正面对决

Gemini 3.8 Flash vs DeepSeek-V4-Flash

Gemini 3.8 Flash 在综合、编码、多模态领先。下方逐字段对比,并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。

厂商Google / DeepSeek
数据维度15+ 维度
更新于2026-09-08
阅读约 9 分钟
01

结论速览

一句话结论:当你最看重 编码深度 时选 Gemini 3.8 Flash;当 成本更低 是首要目标时选 DeepSeek-V4-Flash

Gemini 3.8 Flash,如果你……

  • 编码最强的一代 Flash
  • 原生文本 / 图像 / 音频 / 视频
  • 又快又便宜
  • 智能体推理增强
  • 最适合:快速任务、多模态、编码

DeepSeek-V4-Flash,如果你……

  • 价格地板级
  • 开源
  • 适合简单任务
  • 最适合:超快响应、低成本、高并发
02

正面对比综合分

分数为 0–100,由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。

Gemini 3.8 Flash 综合更高
Google · 综合第13
综合73
编码73
多模态88
VS
DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek · 综合第20
综合67
编码65
多模态65

聚合自公开信息并独立加权,方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。

03

规格与价格——逐字段并排

标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。

维度Gemini 3.8 FlashDeepSeek-V4-Flash结论
厂商Google(US)DeepSeek(CN)不同厂商
发布时间2026.092026.04Gemini 3.8 Flash 更新
综合(名次)73 · 第1367 · 第20Gemini 3.8 Flash 高 6 分
编码73 · 第1465 · 第21Gemini 3.8 Flash 高 8 分
多模态88 · 第965 · 第25Gemini 3.8 Flash 高 23 分
上下文窗口1M1M持平
最大输出64K128KGemini 3.8 Flash 更长
有效上下文9090持平
输入 $/百万 token$0.75$0.14DeepSeek-V4-Flash 更便宜
输出 $/百万 token$3.75$0.28DeepSeek-V4-Flash 更便宜
缓存折扣持平
速度约 85 tok/s约 85 tok/s持平
首 token 延迟0.3s0.3s持平
函数调用7872Gemini 3.8 Flash 领先
拒答率约 10%约 5%DeepSeek-V4-Flash 限制更少
英文8875Gemini 3.8 Flash
中文7480DeepSeek-V4-Flash
模态text、image、audio、videotext覆盖不同
开源权重DeepSeek-V4-Flash 开源
微调
免费档Gemini App 免费;API 提供免费档;入门价截至 2026 年 12 月 31 日DeepSeek App 免费
SOC2 / 不训练是 / 是否 / 是
私有化部署DeepSeek-V4-Flash

字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集;速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。

04

逐维度分析

推理与综合智能

Gemini 3.8 Flash 综合分领先 6 分(73 对 67)。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势;而 DeepSeek-V4-Flash 仍是强劲的通用模型,处理常规任务并不吃力。

智能体编码

这是小幅差距:Gemini 3.8 Flash 得 73 分,DeepSeek-V4-Flash 得 65 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中,Gemini 3.8 Flash 需要的纠错轮次更少;DeepSeek-V4-Flash 写脚本和补全仍然胜任,但任务复杂度上来后会落后。

多模态

多模态上 Gemini 3.8 Flash 领先,88 对 65。一个具体的模态差异:Gemini 3.8 Flash 额外支持 audio、image、video。

速度与延迟

交互场景下 Gemini 3.8 Flash 更快:约 85 tok/s、首 token 0.3s,对比 DeepSeek-V4-Flash 的 约 85 tok/s、首 token 0.3s(吞吐约为 1.0 倍)。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言,即便原始推理分略低,这份速度优势也是真实的产品因素。

上下文:窗口大小 vs 可用记忆

名义上下文窗口两者相同,均为 1M(Gemini 3.8 FlashDeepSeek-V4-Flash)。有效上下文得分也相同(90),长文档记忆能力相当。

价格与总成本

DeepSeek-V4-Flash 的 API 更便宜,每百万输入/输出 token 为 $0.14/$0.28,而 Gemini 3.8 Flash 为 $0.75/$3.75——标价输入约低 5.4 倍。

中文 vs 英文

英文:Gemini 3.8 Flash 88 对 DeepSeek-V4-Flash 75。中文:74 对 80。面向中文生产环境,DeepSeek-V4-Flash 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。

工具调用与生态

函数调用得分:Gemini 3.8 Flash 78 对 DeepSeek-V4-Flash 72,结构化工具使用上 Gemini 3.8 Flash 占优。Gemini 3.8 FlashDeepSeek-V4-Flash 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。

05

成本示例——相同工作量、真实 token 测算

假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token,其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。

场景 · 每月Gemini 3.8 FlashDeepSeek-V4-Flash差距
标价未使用缓存$1881 亿输入 × $0.75  +  3000 万输出 × $3.75$221 亿输入 × $0.14  +  3000 万输出 × $0.288.55×有差距
计入缓存90% 输入命中缓存$188无公开缓存折扣$22无公开缓存折扣8.55×有差距

示意模型;你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。

06

决策树

如果 工作负载是智能体或多文件编码、且首轮出错代价很高  →  Gemini 3.8 Flash(编码 73 对 65)
如果 你在常规、高量业务上以成本为首要驱动  →  DeepSeek-V4-Flash(每百万输入/输出 $$0.14/$$0.28)
如果 数据驻留或离线内网部署是硬性要求  →  DeepSeek-V4-Flash(可自托管开源权重)
07

常见问题

Gemini 3.8 FlashDeepSeek-V4-Flash 贵,值这个差价吗?
标价输入贵 5.4 倍,但缓存折扣和输出定价会收窄实际差距。当 Gemini 3.8 Flash 更强的维度能守住营收时,值得付这份溢价;常规高量业务则选更经济的 DeepSeek-V4-Flash
Gemini 3.8 Flash 更高的拒答率在生产环境要紧吗?
Gemini 3.8 Flash 约拒答 10% 的请求,而 DeepSeek-V4-Flash 为 5%。在无人值守的流水线里,这意味着更多重试、降级和人工复核,即便 token 单价更低,也会抬高实际成本与延迟。
每月 1 亿 token、并使用缓存时成本差多少?
按 1 亿输入 + 3000 万输出、其中 90% 输入命中缓存测算,Gemini 3.8 Flash 约每月 $188,DeepSeek-V4-Flash 约每月 $22(标价则分别为 $188、$22)。
中文能力与数据驻留上两者有何不同?
DeepSeek-V4-Flash 是中国大陆模型(中文分 80、国内云、可私有化部署),Gemini 3.8 Flash 是海外模型(中文 74、海外 API)。按语言质量、接入路径和数据必须驻留的位置来选。
哪一个可以自托管?
DeepSeek-V4-Flash 提供开源权重,(在 GPU 允许时)可自托管以掌控数据;Gemini 3.8 Flash 是闭源托管 API,无法自托管。当驻留或规模化成本主导时选开源权重,图省心选托管 API。
谁处理多模态输入更好?
多模态分分别为 88(Gemini 3.8 Flash)和 65(DeepSeek-V4-Flash),模态覆盖为 text/image/audio/video 对 text。按你产品实际会收到的输入类型来匹配即可。