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North Mini Code (default) vs GPT-5.4 Nano

North Mini Code (default) 平均分领先,为 4.7 vs 4.6。 North Mini Code (default) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.068。 GPT-5.4 Nano 更快,为 4.42s vs 29.47s,通过率为 17.4% vs 26.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-13

已对比模型

排名
#347
总输出令牌
26,954
响应时间(平均)
29.47s
总成本
$0.000
排名
#352
总输出令牌
14,894
响应时间(平均)
4.42s
总成本
$0.068
推荐模型 GPT-5.4 Nano

它的得分接近这里的最高分(4.6 vs 4.7),同时响应速度比North Mini Code (default)快约 6.7 倍。

详细对比

指标 North Mini Code North Mini Code default 发布日期: 2026-06-18 免费可用 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none 发布日期: 2026-03-17
分数 4.7 4.6
排名 #347 #352
可靠性 8.9 10.0
一致性 9.9 8.7
尝试次数 63/69 69/69
测试正确
尝试通过率 17.4% 26.1%
不稳定测试 0 4
总运行次数 63 69
每个结果成本 0.000 1.699
总成本 $0.000 $0.068
输入价格 $0.000 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 177,989 246,687
输出令牌 26,954 14,894
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 29.47s 4.42s
响应时间(最大) 159.85s 45.38s
响应时间(总计) 677.70s 101.75s
参数量 30B 总计 (3B 激活) ~120B 总计 (~5B 激活)
开放状态 开源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#347 North Mini Code

default
成本
$0.000
时间
266.1s
令牌
63,551 tok

#352 GPT-5.4 Nano

none
成本
$0.008
时间
46.1s
令牌
5,735 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
North Mini Code 3.9 10.0 0.0% 0 21.96s 7,119 504 0
GPT-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0

切换对比组合