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Ling 3.0 Flash vs Nemotron 3 Super

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 4.5. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.016. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 7.11s, mit Erfolgsraten von 26.1% vs 27.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#338
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Rang
#386
Gesamte Ausgabe-Token
9,074
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.11s
Gesamtkosten
$0.016
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.2) und kostet etwa 4.6x weniger als Nemotron 3 Super.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super none Veröffentlichung: 2026-03-11 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 5.2 4.5
Rang #338 #386
Zuverlässigkeit 10.0 9.5
Konsistenz 10.0 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 26.1% 27.5%
Instabile Tests 0 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 0.034
Gesamtkosten $0.004 $0.016
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.080 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $0.450 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 123,993 146,361
Ausgabe-Token 12,777 9,073
Denk-Token 0 1
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.40s 7.11s
Antwortzeit (Maximum) 17.51s 30.51s
Antwortzeit (Gesamt) 74.77s 163.46s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) 120B insgesamt (12B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Gewichte verfügbar

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#338 Ling 3.0 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
11.6s
Token
2,781 tok

#386 Nemotron 3 Super

none
Kosten
$0.000
Zeit
137.8s
Token
2,447 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
Ling 3.0 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
Nemotron 3 Super 3.3 7.2 11.1% 1 2.64s 7,627 571 0

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