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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro (high) vs Nemotron 3 Ultra (medium)

DeepSeek V4 Pro (high) 平均分领先,为 7.7 vs 7.6DeepSeek V4 Pro (high) benchmark 成本更低,为 $0.476 vs $0.701Nemotron 3 Ultra (medium) 更快,为 33.62s vs 92.50s,通过率为 63.6% vs 66.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-04

排名
#88
总输出令牌
209,444
响应时间(平均)
92.50s
总成本
$0.476
排名
#93
总输出令牌
184,405
响应时间(平均)
33.62s
总成本
$0.701
推荐模型 Nemotron 3 Ultra (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.6 vs 7.7),同时响应速度比DeepSeek V4 Pro (high)快约 2.8 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high 发布日期: 2026-04-24 Nemotron 3 Ultra Nemotron 3 Ultra medium 发布日期: 2026-06-04 免费可用
分数 7.7 7.6
排名 #88 #93
可靠性 10.0 9.8
一致性 7.7 8.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 63.6% 66.7%
不稳定测试 6 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.251 0.000
总成本 $0.476 $0.701
输入价格 $1.002 / 1M $0.625 / 1M
输出价格 $2.004 / 1M $3.125 / 1M
总输入令牌 90,757 233,415
输出令牌 22,928 54,384
推理令牌 186,516 130,021
响应时间(平均) 92.50s 33.62s
响应时间(最大) 416.76s 392.56s
响应时间(总计) 2035.01s 739.59s
参数量 1.6T 总计 (49B 激活) 550B 总计 (55B 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.

#88 DeepSeek V4 Pro

high
成本
$0.023
时间
257.6s
令牌
14,870 tok

#93 Nemotron 3 Ultra

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
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

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 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
Nemotron 3 Ultra 8.4 7.4 88.9% 1 26.53s 7,686 2,854 17,725

快速对比

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