GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

o4-mini vs DeepSeek V4.1-Flash

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
o4-mini vs DeepSeek V4.1-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد o4-mini من OpenAI وDeepSeek V4.1-Flash من DeepSeek من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر o4-mini نافذة سياق بحجم 200K رمز بسعر $1.10/$4.40 لكل مليون رمز، بينما يوفر DeepSeek V4.1-Flash سياقًا بحجم 1M رمز بسعر $0.30/$1.20 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:
OpenAI

o4-mini

محرك استدلال منطقي عميق

نموذج o4-mini من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 105 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 50/100 (بتكلفة $1.1/$4.4 لكل مليون رمز).

Intelligence Index50 / 100
Input Token:

$1.10 / 1M

Output Token:

$4.40 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

57.5%

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%

أهم الفروقات في لمحة

  • DeepSeek V4.1-Flash is 3.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • DeepSeek V4.1-Flash has a larger context window (1M vs 200K tokens).
  • DeepSeek V4.1-Flash is faster at 110 tok/s vs 105 tok/s.
  • DeepSeek V4.1-Flash leads on SWE-bench coding (74.2% vs 57.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Featureo4-miniDeepSeek V4.1-Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5058
Provider
OpenAIDeepSeek
Input Price
Cost per million input tokens
$1.10 / 1M$0.30 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$4.40 / 1M$1.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.85 / 1M$0.18 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K384K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
57.5%74.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
73%90.9%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.28 / 1M$0.01 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek V4.1-Flash
+16.7% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek V4.1-Flash
3.9x cheaper monthly runtime
Speed
DeepSeek V4.1-Flash
+5% faster generation
Context
DeepSeek V4.1-Flash
1M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

o4-miniDeepSeek V4.1-Flash
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

57.5%vs74.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

73%vs90.9%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83%vs89.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1325ptsvs1455pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.2%vs16.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

36%vs31.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

38.5%vs48%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

65%vs73%
AIME (Advanced Math Competition)

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

89.5%vs92.4%
Long-Context Reasoning

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

74.5%vs93%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs110 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
o4-mini1.80s
DeepSeek V4.1-Flash0.46s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o4-mini6.56s
DeepSeek V4.1-Flash5.01s

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)
o4-mini Monthly API Bill
$6.02 / month
$1.1/1M in · $4.4/1M out
DeepSeek V4.1-Flash Monthly API Bill
$1.54 / month
$0.3/1M in · $1.2/1M out
DeepSeek V4.1-Flash saves approximately $4.48 / month (74%) under this workload.3.9x Savings

o4-mini · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 100K رمز (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 73%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 105 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1800 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.1/$4.4 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 المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

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

Token Use & Task Economics

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

Metrico4-miniDeepSeek V4.1-Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.72$0.27
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K58K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
25K28K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Featureo4-miniDeepSeek V4.1-Flash
Official API Model ID (SDK)o4-minideepseek-reasoner
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042026-09
Knowledge CutoffJune 2024June 2026
ArchitectureCompact reasoning transformerCausal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers)
ParametersConfidential763B total (8B prefill / 16B decode active)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($1.1/1M in) across full 200K windowFlat rate ($0.3/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.275/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.006/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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 & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
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)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 473 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1640 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

o4-mini vs DeepSeek V4.1-Flash: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, o4-mini or DeepSeek V4.1-Flash?

DeepSeek V4.1-Flash is more intelligent. It scores 58 compared with 50 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek V4.1-Flash is faster, generating 110 tokens per second compared with 105 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek V4.1-Flash is cheaper at $0.18 per 1M tokens blended, compared with $0.85 (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 1.80s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek V4.1-Flash has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من o4-mini (مثالي لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وDeepSeek V4.1-Flash (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق DeepSeek V4.1-Flash في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم DeepSeek V4.1-Flash سرعة توليد أعلى، بينما يُعد DeepSeek V4.1-Flash الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، o4-mini أم DeepSeek V4.1-Flash؟+

يتصدر DeepSeek V4.1-Flash في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين o4-mini وDeepSeek V4.1-Flash؟+

يبلغ سعر o4-mini نحو $1.10 / $4.40 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر DeepSeek V4.1-Flash نحو $0.30 / $1.20. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد DeepSeek V4.1-Flash الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم o4-mini سياقًا بحجم 200K رمز مقابل 1M رمز لنموذج DeepSeek V4.1-Flash، بينما يتفوق DeepSeek V4.1-Flash 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.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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 OpenAI وDeepSeek وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).