Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

inclusionAI: Ling-2.6-1T vs NVIDIA: Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super (medium) unggul dalam skor rata-rata dengan 5.7 vs 5.3. Ling-2.6-1T memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.016 vs $0.066. Ling-2.6-1T lebih cepat di 8.58s vs 51.99s, dengan tingkat keberhasilan 18.2% vs 40.9%.

Model yang direkomendasikanLing-2.6-1TIts score stays close to the best score here (5.3 vs 5.7), while costing about 4.3x less than Nemotron 3 Super (medium).

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-07-18

Metrik Ling-2.6-1T Ling-2.6-1T none Rilis: 2026-04-23 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super medium Rilis: 2026-03-11 Tersedia gratis
Skor 5.3 5.7
Peringkat #158 #136
Keandalan 10.0 8.7
Konsistensi 10.0 8.9
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 18.2% 40.9%
Tes tidak stabil 0 3
Total Run 66 66
Biaya per hasil 0.277 0.004
Total Biaya $0.016 $0.066
Harga input $0.075 / 1M $0.210 / 1M
Harga output $0.625 / 1M $0.455 / 1M
Total token input 106,414 81,429
Token output 11,555 18,371
Token penalaran 0 98,853
Waktu respons (rata-rata) 8.58s 51.99s
Waktu respons (maks) 25.72s 431.98s
Waktu respons (total) 163.06s 1039.89s

Hamster playing table tennis

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

#158 Ling-2.6-1T

none
Ling-2.6-1T is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t
Biaya
$0.000
Waktu
0.1s
Token
0 tok

#136 Nemotron 3 Super

medium
Biaya
$0.000
Waktu
272.6s
Token
5,296 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
Ling-2.6-1T 3.8 10.0 0.0% 0 10.57s 813 381 0
Nemotron 3 Super 3.1 10.0 0.0% 0 147.32s 2,275 797 4,424

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan