DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DeepSeek V4.1-Flash von DeepSeek und Gemini 4 Argon von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. DeepSeek V4.1-Flash bietet ein Kontextfenster von 1M Tokens bei API-Preisen von $0.30/$1.20 pro 1M Tokens, während Gemini 4 Argon 1M Tokens Kontext zu $2.00/$10.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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DeepSeek V4.1-Flash
Open-Weights-BasismodellDeepSeek V4.1-Flash von DeepSeek ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 1M Kontextfenster, 110 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 58/100 und $0.3/$1.2 pro 1M Toke
$0.30 / 1M
$1.20 / 1M
1M tokens
74.2%
Gemini 4 Argon
Nativ Multimodale KIGemini 4 Argon von Google ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 1M Kontextfenster, 115 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 97/100 und $2/$10 pro 1M Token.
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
81.9%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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%).
| Feature | DeepSeek V4.1-Flash | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 58 | 97 |
Provider | DeepSeek | |
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 text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 384K | 1000K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 115 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 |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 384K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 90.9%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 110 Token/Sekunde bei nur 460 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (763B total (8B prefill / 16B decode )) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 1M maximale Output-Token (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 115 Token/Sekunde bei nur 850 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($2/$10 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek V4.1-Flash | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.27 | $2.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 58K | 75K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 28K | 36K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DeepSeek V4.1-Flash | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | models/gemini-4-argon |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-09 | 2026-09 |
| Knowledge Cutoff | June 2026 | June 2026 |
| Architecture | Causal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers) | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | 763B 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 Cloud | 10,000 – 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 window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic 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 Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text 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 VRAM | BF16 / 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 Classification | Open-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 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl DeepSeek V4.1-Flash (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Gemini 4 Argon (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Gemini 4 Argon führt bei komplexem Reasoning und Coding, Gemini 4 Argon liefert den höheren Token-Durchsatz und DeepSeek V4.1-Flash ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – DeepSeek V4.1-Flash oder Gemini 4 Argon?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Gemini 4 Argon vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von DeepSeek V4.1-Flash und Gemini 4 Argon?+
DeepSeek V4.1-Flash kostet $0.30 / $1.20 pro 1M Input-/Output-Tokens, Gemini 4 Argon liegt bei $2.00 / $10.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist DeepSeek V4.1-Flash günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
DeepSeek V4.1-Flash bietet 1M Tokens Kontext gegenüber 1M Tokens bei Gemini 4 Argon. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Gemini 4 Argon vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von DeepSeek und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).