#168 Nemotron 3 Super
none- খরচ
- $0.000
- সময়
- 137.8s
- টোকেন
- 2,447 tok
NVIDIA
প্রকাশ: 2026-03-11
পরীক্ষিত হয়েছে: 2026-07-16 22:47
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b::none
120B মোট (12B সক্রিয়)MoEওজন উপলভ্য
(medium)
(none)
সারাংশ
Nemotron 3 Super AI BENCHY-তে 4.9 স্কোর করে এবং #168 স্থানে আছে। এর reliability 8.5, pass rate 30.3%, মোট খরচ $0.017, এবং গড় response time 5.97s.
Nemotron 3 Super কে আলাদা করে যা: এই score range-এর জন্য মোট benchmark খরচ অস্বাভাবিকভাবে কম।
মডেলের তথ্য
গবেষণার তারিখ: 2026-08-12
- প্যারামিটার
- 120B মোট (12B সক্রিয়)
- আর্কিটেকচার
- MoE
- উপলভ্যতা
- ওজন উপলভ্য
- লাইসেন্স
- NVIDIA Open Model
4.9
ধারাবাহিকতা
8.8
মোট আউটপুট টোকেন
6,434
মোট ইনপুট টোকেন
63,519
ইনপুট মূল্য
$0.210 / 1M
আউটপুট মূল্য
$0.455 / 1M
অস্থির টেস্ট
3
অস্থির টেস্টে রানভেদে মিশ্র ফল হয়েছে (কমপক্ষে একটি পাস এবং একটি ফেল)।
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
রান ইতিহাস
| পরীক্ষিত হয়েছে | স্কোর | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | মোট খরচ | তুলনা করুন |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 02:35 পুনরায় পরীক্ষা | 4.8 | 9.2 | $0.008 ↑ | তুলনা করুন | |
| 2026-07-16 22:47 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 4.9 | 8.5 | $0.017 ↑ | বর্তমান রান | |
| 2026-06-04 13:53 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 4.9 | 10.0 | $0.007 ↑ | তুলনা করুন | |
| 2026-05-22 00:21 স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 5.0 | 10.0 | $0.002 | তুলনা করুন | |
| 2026-05-08 15:31 স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 5.2 | 10.0 | $0.002 | তুলনা করুন | |
| 2026-04-20 17:48 প্রথম নথিভুক্ত রান | 5.1 | প্রযোজ্য নয় | $0.000 | তুলনা করুন |
এই রানটি ভিন্ন একটি বেঞ্চমার্ক স্যুইট ব্যবহার করেছে। ঐতিহাসিক পরিবর্তন পড়ার সময় স্যুইট পরিবর্তনও মাথায় রাখুন।
রান তুলনা
| রান | বেঞ্চমার্ক কভারেজ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | অস্থির টেস্ট | মোট আউটপুট টোকেন | মোট ইনপুট টোকেন | মোট খরচ | প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-07-16 22:47 · নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 66/66 প্রচেষ্টা | 4.9 | 8.8 | 8.5 | 5/22 | 3 | 6,434 | 63,519 | $0.017 | 5.97s |
| 2026-05-08 15:31 · স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 57/57 প্রচেষ্টা | 5.2 | 8.7 | 10.0 | 5/19 | 3 | 6,145 | 0 | $0.002 | 5.80s |
| পার্থক্য | — | -0.3 | +0.1 | -1.5 | 0 | 0 | +289 | +63519 | +$0.015 | +169ms |
বেঞ্চমার্ক কভারেজ আলাদা: 66/66 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি) বনাম 57/57 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি)। মোট মান ও পুনরাবৃত্তি-সংবেদনশীল মেট্রিক সরাসরি তুলনাযোগ্য নয়।
এই দুই রান ভিন্ন বেঞ্চমার্ক স্যুইট ব্যবহার করেছে, তাই পার্থক্যগুলোতে মডেল পরিবর্তন এবং স্যুইট পরিবর্তন দুটোই ধরা পড়ে।
মূল্যের ইতিহাস
OpenRouter থেকে এই মডেলের ঐতিহাসিক মূল্য তথ্য।
| তারিখ | ইনপুট মূল্য | আউটপুট মূল্য |
|---|---|---|
| 2026-06-04 15:40 | $0.090 / 1M | $0.450 / 1M |
| 2026-06-29 01:00 | $0.085 / 1M | $0.400 / 1M |
| 2026-07-08 21:00 | $0.080 / 1M | $0.450 / 1M |
| 2026-07-16 15:36 | $0.210 / 1M | $0.455 / 1M |
চার্ট
প্রথম মডেলটি নির্বাচন করুন, তারপর দ্বিতীয় মডেলে ক্লিক করে পাশাপাশি তুলনা পৃষ্ঠা খুলুন।
স্কোর অনুযায়ী শীর্ষ মডেল
স্কোর vs মোট খরচ
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
স্কোর vs প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
মোট আউটপুট টোকেন
স্কোর vs মোট আউটপুট টোকেন
দ্রুত তুলনা
Nemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsLing-2.6-flashnoneNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsHy4 previewnoneNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsMercury 2.5 PreviewnoneNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsRing-2.6-1TnoneNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsGPT-4o-mininoneNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsNemotron 3.5 Lightninglowবিনামূল্যে উপলভ্যNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsDeepSeek V3.2noneNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsGPT-5.4 NanononeNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsLaguna S 2.1lowবিনামূল্যে উপলভ্যNemotron 3 Supernoneবিনামূল্যে উপলভ্যvsTrinity Large Thinkinghigh
বিভাগভিত্তিক বিশ্লেষণ
| বিভাগ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | সঠিক টেস্ট |
|---|---|---|---|
| অ্যান্টি-এআই কৌশল | 4.8 | 10.0 | |
| কোডিং | 3.3 | 7.2 | |
| সমন্বিত | 3.0 | 10.0 | |
| ডেটা পার্সিং ও নিষ্কাশন | 10.0 | 10.0 | |
| ডোমেইন-নির্দিষ্ট | 3.6 | 7.2 | |
| Sadharon Buddhimotta | 4.6 | 10.0 | |
| নির্দেশনা অনুসরণ | 6.3 | 10.0 | |
| ধাঁধা সমাধান | 5.5 | 10.0 | |
| টুল কলিং | 4.7 | 1.6 | |
| সাধারণ জ্ঞান | 3.0 | 10.0 |