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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash vs NVIDIA: Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super (medium) 平均分领先,为 5.7 vs 5.6DeepSeek V4 Flash benchmark 成本更低,为 $0.044 vs $0.055DeepSeek V4 Flash 更快,为 36.78s vs 51.99s,通过率为 31.8% vs 40.9%

推荐模型DeepSeek V4 Flash它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(5.6),成本低于Nemotron 3 Super (medium),响应时间也较均衡。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-22

指标 DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash none 发布日期: 2026-04-24 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super medium 发布日期: 2026-03-11 免费可用
分数 5.6 5.7
排名 #156 #146
可靠性 10.0 8.7
一致性 8.5 8.9
测试正确
尝试通过率 31.8% 40.9%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.917 0.004
总成本 $0.044 $0.055
输入价格 $0.098 / 1M $0.080 / 1M
输出价格 $0.196 / 1M $0.450 / 1M
总输入令牌 240,221 81,429
输出令牌 100,727 18,371
推理令牌 0 98,853
响应时间(平均) 36.78s 51.99s
响应时间(最大) 247.27s 431.98s
响应时间(总计) 809.09s 1039.89s

Hamster playing table tennis

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

#156 DeepSeek V4 Flash

none
成本
$0.004
时间
157.6s
令牌
11,297 tok

#146 Nemotron 3 Super

medium
成本
$0.000
时间
272.6s
令牌
5,296 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 V4 Flash 4.2 7.4 11.1% 1 17.13s 7,279 9,717 0
Nemotron 3 Super 3.1 10.0 0.0% 0 147.32s 2,275 797 4,424

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