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DeepSeek V3.2 vs Nemotron 3.5 Lightning (low)

平均分几乎持平,为 4.6 vs 4.6。 Nemotron 3.5 Lightning (low) benchmark 成本更低,为 $0.117 vs $0.121。 DeepSeek V3.2 更快,为 22.44s vs 83.19s,通过率为 34.8% vs 40.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#320
总输出令牌
57,866
响应时间(平均)
22.44s
总成本
$0.121
排名
#325
总输出令牌
670,615
响应时间(平均)
83.19s
总成本
$0.117
推荐模型 DeepSeek V3.2

它在这里得分最高(4.6),同时响应速度比Nemotron 3.5 Lightning (low)快约 3.7 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none 发布日期: 2025-12-01 Nemotron 3.5 Lightning Nemotron 3.5 Lightning low 发布日期: 2026-08-11 免费可用
分数 4.6 4.6
排名 #320 #325
可靠性 10.0 9.5
一致性 8.2 6.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 34.8% 40.6%
不稳定测试 5 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.943 0.000
总成本 $0.121 $0.117
输入价格 $0.280 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.420 / 1M $0.160 / 1M
总输入令牌 342,158 207,883
输出令牌 57,866 144,718
推理令牌 0 525,897
响应时间(平均) 22.44s 83.19s
响应时间(最大) 122.50s 597.61s
响应时间(总计) 516.03s 1913.41s
参数量 671B 总计 (37B 激活) 30B 总计 (3B 激活)
开放状态 开源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#320 DeepSeek V3.2

none
成本
$0.002
时间
7.0s
令牌
1,046 tok

#325 Nemotron 3.5 Lightning

low
成本
$0.000
时间
32.2s
令牌
6,089 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
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Nemotron 3.5 Lightning 4.0 7.8 11.1% 1 224.42s 7,522 72,614 262,558

快速对比

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