AI BENCHY
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#62

GPT-5 Nano

OpenAI रिलीज़: 2025-08-07 परीक्षण किया गया: 2026-04-11 01:44 openai/gpt-5-nano::medium
~120B कुल (~5B सक्रिय)MoEबंद स्रोतअनुमानित

सारांश

GPT-5 Nano AI BENCHY पर 6.3 स्कोर करता है और #62 पर है। इसकी reliability लागू नहीं, pass rate 59.3%, कुल लागत $0.066, और औसत response time 44.13s है।

GPT-5 Nano को अलग क्या बनाता है: इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है।

मॉडल विवरण

शोध की तारीख: 2026-08-12

अनुमानित
पैरामीटर
~120B कुल (~5B सक्रिय)
आर्किटेक्चर
MoE
उपलब्धता
बंद स्रोत
लाइसेंस
-

सार्वजनिक साक्ष्यों पर आधारित सर्वोत्तम अनुमान; प्रदाता ने सभी मान जारी नहीं किए हैं।

संगति

6.5

विश्वसनीयता

लागू नहीं

कुल आउटपुट टोकन

161,268

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$0.050 / 1M

आउटपुट कीमत

$0.400 / 1M

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 11

प्रति प्रयास पास दर: 59.3%

अस्थिर टेस्ट

8

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

44.13s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 204.02s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 485.47s

Hamster playing table tennis

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

#62 GPT-5 Nano

medium
लागत
$0.006
समय
108.5s
टोकन
13,209 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-08-14 02:07 दोबारा परीक्षण 6.0 10.0 $0.118 तुलना करें
2026-07-16 22:32 नया टेस्ट जोड़ा गया 6.1 10.0 $0.114 तुलना करें
2026-06-04 13:44 नया टेस्ट जोड़ा गया 6.3 10.0 $0.081 तुलना करें
2026-05-22 00:17 सूट बदला गया 6.1 10.0 $0.076 तुलना करें
2026-04-11 01:44 पहला दर्ज रन 6.3 लागू नहीं $0.066 वर्तमान रन

रन तुलना

रनबेंचमार्क कवरेजस्कोरसंगतिविश्वसनीयतासही परीक्षणअस्थिर टेस्टकुल आउटपुट टोकनकुल इनपुट टोकनकुल लागतप्रतिक्रिया समय (औसत)
2026-04-11 01:44 · पहला दर्ज रन54/54 प्रयास6.36.5लागू नहीं7/188161,2680$0.06644.13s
2026-08-14 02:07 · दोबारा परीक्षण66/66 प्रयास6.06.610.08/229282,43794,944$0.11854.20s
अंतर+0.3-0.1-1-1-121169-94944-$0.052-10068ms

बेंचमार्क कवरेज अलग है: 54/54 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 66/66 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।

इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।

चार्ट

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कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

त्वरित तुलना

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 6.5 7.9
कोडिंग 6.7 3.5
संयुक्त 10.0 10.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 3.7 1.7
डोमेन-विशिष्ट 5.2 4.4
Samanya Buddhimatta 4.1 10.0
निर्देश पालन 8.5 6.8
पहेली समाधान 5.3 7.2
टूल कॉलिंग 10.0 10.0

तुलना किए गए मॉडल