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Nemotron 3.5 Super VL vs Hy4 preview (low)

Nemotron 3.5 Super VL führt beim Durchschnittsscore mit 5.5 vs 5.4. Nemotron 3.5 Super VL hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.040 vs $1.844. Nemotron 3.5 Super VL ist schneller mit 46.97s vs 207.21s, mit Erfolgsraten von 43.5% vs 21.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-16

Verglichene Modelle

Rang
#300
Gesamte Ausgabe-Token
3,892
Antwortzeit (Durchschnitt)
46.97s
Gesamtkosten
$0.040
Rang
#312
Gesamte Ausgabe-Token
687,477
Antwortzeit (Durchschnitt)
207.21s
Gesamtkosten
$1.844
Empfohlenes Modell Nemotron 3.5 Super VL

Es hat hier die beste Punktzahl (5.5) und kostet etwa 46.5x weniger als Hy4 preview (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Nemotron 3.5 Super VL Nemotron 3.5 Super VL none Veröffentlichung: 2026-10-15 Kostenlos verfügbar Hy4 preview Hy4 preview low Veröffentlichung: 2026-08-29
Punktzahl 5.5 5.4
Rang #300 #312
Zuverlässigkeit 9.7 6.5
Konsistenz 8.7 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 43.5% 21.7%
Instabile Tests 4 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.496 61.455
Gesamtkosten $0.040 $1.844
Eingabepreis $0.150 / 1M $0.751 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $2.251 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.020 / 1M $0.038 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 251,253 162,180
Ausgabe-Token 3,892 5,030
Denk-Token 0 682,447
Antwortzeit (Durchschnitt) 46.97s 207.21s
Antwortzeit (Maximum) 872.07s 597.45s
Antwortzeit (Gesamt) 1080.29s 4765.91s
Parameter 120B insgesamt (12B aktiv) 770B insgesamt (49B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

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.

#300 Nemotron 3.5 Super VL

none
Kosten
$0.001
Zeit
3.9s
Token
1,061 tok

#312 Hy4 preview

low
Provider returned error
Kosten
$0.000
Zeit
1.1s
Token
0 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
Nemotron 3.5 Super VL 3.6 7.0 22.2% 1 4.33s 7,623 318 0
Hy4 preview 5.2 8.6 0.0% 0 219.15s 6,110 135 96,407

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