- 排名
- #218
- 总输出令牌
- 42,097
- 响应时间（平均）
- 18.25s
- 总成本
- $0.054
DeepSeek V3.2 vs Nemotron 3.5 Lightning (low)
DeepSeek V3.2 平均分领先，为 5.0 vs 4.8。 DeepSeek V3.2 benchmark 成本更低，为 $0.054 vs $0.173。 DeepSeek V3.2 更快，为 18.25s vs 59.45s，通过率为 37.9% vs 42.4%。
- 排名
- #225
- 总输出令牌
- 653,448
- 响应时间（平均）
- 59.45s
- 总成本
- $0.173
推荐模型
DeepSeek V3.2
它在这里得分最高（5.0），同时成本比Nemotron 3.5 Lightning (low)低约 3.2 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none | Nemotron 3.5 Lightning Nemotron 3.5 Lightning low 免费可用 |
|---|---|---|
| 分数 | 5.0 | 4.8 |
| 排名 | #218 | #225 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.8 |
| 一致性 | 7.7 | 6.8 |
| 基准测试覆盖率 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 37.9% | 42.4% |
| 不稳定测试 | 6 | 9 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.870 | 0.000 |
| 总成本 | $0.054 | $0.173 |
| 输入价格 | $0.269 / 1M | $0.100 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.250 / 1M |
| 总输入令牌 | 135,780 | 138,783 |
| 输出令牌 | 42,097 | 137,292 |
| 推理令牌 | 0 | 516,156 |
| 响应时间（平均） | 18.25s | 59.45s |
| 响应时间（最大） | 115.89s | 312.21s |
| 响应时间（总计） | 401.60s | 1307.87s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#218 DeepSeek V3.2
none- 成本
- $0.002
- 时间
- 7.0s
- 令牌
- 1,046 tok
#225 Nemotron 3.5 Lightning
low
此模型尚未生成任何展示结果。
- 成本
- $0.000
- 时间
- -
- 令牌
- 0 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
| 反AI技巧 | 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 | 3.2 | 8.0 | 8.3% | 1 | 9.35s | 494 | 1,073 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 6.9 | 5.8 | 75.0% | 2 | 14.82s | 696 | 2,231 | 13,263 |
| 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 |
| 综合 | 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 | 4.8 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.53s | 109,626 | 33,819 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 142.36s | 111,134 | 17,771 | 117,066 |
| 数据解析与提取 | 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 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 9.42s | 7,890 | 1,710 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 2.9 | 5.8 | 16.7% | 1 | 31.32s | 7,944 | 3,462 | 17,930 |
| 领域专项 | 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 4.17s | 624 | 21 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 50.01s | 789 | 35,039 | 68,482 |
| 通用智能 | 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 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 9.32s | 314 | 43 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 3.7 | 9.5 | 0.0% | 0 | 4.61s | 516 | 2,794 | 2,933 |
| 指令遵循 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.52s | 627 | 66 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 8.4 | 6.9 | 83.3% | 1 | 5.46s | 723 | 434 | 4,423 |
| 谜题求解 | 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 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 6.91s | 424 | 298 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 3.6 | 1.8 | 44.4% | 3 | 6.21s | 726 | 1,402 | 11,841 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.85s | 8,319 | 522 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.08s | 8,526 | 124 | 2,685 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.23s | 183 | 17 | 0 | |
| Nemotron 3.5 Lightning | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 38.68s | 207 | 1,421 | 14,975 |
快速对比
切换对比组合
Ring-2.6-1TnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用Nemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-5.4 NanononeTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用DeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumLing-2.6-flashnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用KAT-Coder-Air V2.5nonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Trinity Large PreviewnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Nemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGLM 4.7 FlashnoneDeepSeek V3.2nonevsMistral Small 4mediumNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-4o-mininoneNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsQwen3 Coder Nextmedium