DeepSeek V4 Flash 0423 vs Muse Spark 1.1 verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das bezahlte ersetzen? Vollständige Analyse 2026.
Muse Spark 1.1 — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | DeepSeek V4 Flash 0423 | Muse Spark 1.1 | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | DeepSeek | Meta | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 1M Tokens | = Unentschieden |
| Eingabepreis | $0.14/M · kostenloses Selbst-Hosting | $1.25/M | |
| Ausgabepreis | $0.28/M · kostenloses Selbst-Hosting | $4.25/M | |
| Vision / multimodal | Nein | Ja | |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | MIT | Proprietär |
DeepSeek V4 Flash 0423 ist ~15× günstiger als Muse Spark 1.1 bei Ausgabe-Token ($0.28 vs $4.25 pro M Tokens).
| Fähigkeit | DeepSeek V4 Flash 0423 | Muse Spark 1.1 |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✓ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✓ |
| 1M+ Kontextfenster | ✓ | ✓ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | DeepSeek V4 Flash 0423 | Muse Spark 1.1 |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 4.0 |
| Kontextfenster | 5.0 | 5.0 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 3.5 | 5.0 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
DeepSeek V4 Flash ist ein effizient optimiertes Mixture-of-Experts-Modell von DeepSeek mit 284B Gesamtparametern und 13B aktivierten Parametern, das ein 1M-Token-Kontextfenster unterstützt. Es ist für schnelle Inferenz und...
Muse Spark 1.1 ist ein multimodales Denkmodell von Meta, das für agentische Aufgaben entwickelt wurde. Es akzeptiert Text, Bilder, Video, Audio und PDF-Dokumente und gibt Text zurück, mit einem Kontext von 1M Tokens...
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
DeepSeek V4 Flash 0423 ist open-weight und wettbewerbsfähig bei vielen Aufgaben, aber Muse Spark 1.1 könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten immer noch führend sein. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. DeepSeek V4 Flash 0423 hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. Muse Spark 1.1 ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
DeepSeek V4 Flash 0423 kostet $0.28/M Ausgabe im Vergleich zu $4.25/M für Muse Spark 1.1 — ungefähr 15x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.
Wählen Sie DeepSeek V4 Flash 0423, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie Muse Spark 1.1, wenn Sie an der Spitze der Technologie über eine verwaltete API ohne Infrastruktur laufen möchten.
Durchsuchen Sie die vollständige Open-Source-Modell-Rangliste, tausende von Tools und Live-Benchmarks — alles an einem Ort.
Öffnen Sie die Rangliste →