Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد DeepSeek V4.1-Flash من DeepSeek وGemini 4 Argon من Google من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر DeepSeek V4.1-Flash نافذة سياق بحجم 1M رمز بسعر $0.30/$1.20 لكل مليون رمز، بينما يوفر Gemini 4 Argon سياقًا بحجم 1M رمز بسعر $2.00/$10.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
DeepSeek

DeepSeek V4.1-Flash

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج DeepSeek V4.1-Flash من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 110 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 58/100 (بتكلفة $0.3/$1.2 لكل مليون رمز).

Intelligence Index58 / 100
Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

74.2%

Google

Gemini 4 Argon

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Gemini 4 Argon من Google مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 115 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 97/100 (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز).

Intelligence Index97 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

81.9%

أهم الفروقات في لمحة

  • DeepSeek V4.1-Flash is 7.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 110 tok/s.
  • Gemini 4 Argon leads on SWE-bench coding (81.9% vs 74.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDeepSeek V4.1-FlashGemini 4 Argon
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5897
Provider
DeepSeekGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.30 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.20 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.18 / 1M$1.47 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
384K1000K
Throughput Speed
Tokens generated per second
110 tok/s115 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
74.2%81.9%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
90.9%81.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.10 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 4 Argon
+7.7% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek V4.1-Flash
7.9x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 4 Argon
+5% faster generation
Context
Tied
1M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek V4.1-FlashGemini 4 Argon
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

74.2%vs81.9%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

90.9%vs81.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

89.5%vs90.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1455ptsvs1525pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

16.8%vs18.9%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

31.2%vs57.4%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

48%vs56.4%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs80.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

92.4%vs94.8%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

93%vs96.4%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 tok/s vs115 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
DeepSeek V4.1-Flash0.46s
Gemini 4 Argon0.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DeepSeek V4.1-Flash5.01s
Gemini 4 Argon5.20s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
DeepSeek V4.1-Flash Monthly API Bill
$1.54 / month
$0.3/1M in · $1.2/1M out
Gemini 4 Argon Monthly API Bill
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
DeepSeek V4.1-Flash saves approximately $10.61 / month (87%) under this workload.7.9x Savings

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 384K رمز (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 90.9%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 110 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 460 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (763B total (8B prefill / 16B decode )) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 1M رمز (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 115 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 850 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricDeepSeek V4.1-FlashGemini 4 Argon
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.27$2.45
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
58K75K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
28K36K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDeepSeek V4.1-FlashGemini 4 Argon
Official API Model ID (SDK)deepseek-reasonermodels/gemini-4-argon
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-092026-09
Knowledge CutoffJune 2026June 2026
ArchitectureCausal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers)Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts
Parameters763B total (8B prefill / 16B decode active)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.3/1M in) across full 1000K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.006/1M (no extra cache-write fee)Implicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 473 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1640 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek V4.1-Flash or Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek V4.1-Flash is cheaper at $0.18 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek V4.1-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.85s.

الحكم النهائي

يتميز كل من DeepSeek V4.1-Flash (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini 4 Argon (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini 4 Argon في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini 4 Argon سرعة توليد أعلى، بينما يُعد DeepSeek V4.1-Flash الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، DeepSeek V4.1-Flash أم Gemini 4 Argon؟+

يتصدر Gemini 4 Argon في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين DeepSeek V4.1-Flash وGemini 4 Argon؟+

يبلغ سعر DeepSeek V4.1-Flash نحو $0.30 / $1.20 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini 4 Argon نحو $2.00 / $10.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد DeepSeek V4.1-Flash الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم DeepSeek V4.1-Flash سياقًا بحجم 1M رمز مقابل 1M رمز لنموذج Gemini 4 Argon، بينما يتفوق Gemini 4 Argon في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من DeepSeek وGoogle وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).