DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
DeepSeek tarafından geliştirilen DeepSeek V4.1-Flash ve Google tarafından sunulan Gemini 4 Argon, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. DeepSeek V4.1-Flash, 1M token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.30/$1.20 fiyat sunarken; Gemini 4 Argon, 1M token bağlam penceresi ve $2.00/$10.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DeepSeek V4.1-Flash
Açık Ağırlıklı Temel ModelDeepSeek tarafından geliştirilen DeepSeek V4.1-Flash; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 1M bağlam penceresi, 110 token/sn hız, 58/100 zeka indeksi ve 1M token başın
$0.30 / 1M
$1.20 / 1M
1M tokens
74.2%
Gemini 4 Argon
Yerel Çok Modlu Yapay ZekaGoogle tarafından geliştirilen Gemini 4 Argon; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 1M bağlam penceresi, 115 token/sn hız, 97/100 zeka indeksi ve 1M token başına $2/$10 fiyatlandırma sunar.
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
81.9%
Bir Bakışta Temel Farklar
- 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 |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkDoğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages
- 1M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 384K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 90.9%)
- Sadece 460 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 110 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (763B total (8B prefill / 16B decode ))
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages
- 1M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 1M çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
- Sadece 850 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 115 token yüksek üretim hızı
- İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $2/$10 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
- Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
- Yüksek hacimli üretim trafiğinde maliyetleri optimize etmek için Prompt Caching ve Batch API kullanımı önerilir
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 |
Teknik Özellikler
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: Hızlı Yanıtlar (SSS)
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.
Sonuç
Hem DeepSeek V4.1-Flash (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Gemini 4 Argon (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Gemini 4 Argon karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Gemini 4 Argon daha yüksek üretim hızı sağlar; DeepSeek V4.1-Flash ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için DeepSeek V4.1-Flash mi yoksa Gemini 4 Argon mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Gemini 4 Argon önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
DeepSeek V4.1-Flash ve Gemini 4 Argon API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
DeepSeek V4.1-Flash 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.30 / $1.20 ücretlendirilirken, Gemini 4 Argon $2.00 / $10.00 seviyesindedir. Karma maliyette DeepSeek V4.1-Flash daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
DeepSeek V4.1-Flash 1M token bağlam penceresi sunarken Gemini 4 Argon 1M token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Gemini 4 Argon öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude Mythos 5.1 vs Gemini 4 Argon: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Claude Opus 5.5 vs Gemini 4 Argon: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Claude Sonnet 5.5 vs Gemini 4 Argon: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Command A Plus vs Gemini 4 Argon: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- DeepSeek V4.1-Flash vs GLM-5.2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Gemini 4 Argon vs Claude Fable 5.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: DeepSeek ve Google resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).