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Gemma 4 31B vs GPT-5 Nano (medium)

Gemma 4 31B 平均分领先,为 6.1 vs 6.0Gemma 4 31B benchmark 成本更低,为 $0.018 vs $0.118Gemma 4 31B 更快,为 5.41s vs 54.20s,通过率为 43.9% vs 54.5%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#176
总输出令牌
13,317
响应时间(平均)
5.41s
总成本
$0.018
排名
#184
总输出令牌
282,437
响应时间(平均)
54.20s
总成本
$0.118
推荐模型 Gemma 4 31B

它在这里得分最高(6.1),同时成本比GPT-5 Nano (medium)低约 6.9 倍。

详细对比

指标 Gemma 4 31B Gemma 4 31B none 发布日期: 2026-04-02 免费可用 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium 发布日期: 2025-08-07
分数 6.1 6.0
排名 #176 #184
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 6.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 43.9% 54.5%
不稳定测试 1 9
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.366 1.472
总成本 $0.018 $0.118
输入价格 $0.100 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $0.340 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 125,703 94,944
输出令牌 13,317 12,037
推理令牌 0 270,400
响应时间(平均) 5.41s 54.20s
响应时间(最大) 29.95s 227.89s
响应时间(总计) 108.12s 867.23s
参数量 30.7B ~120B 总计 (~5B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#176 Gemma 4 31B

none
成本
$0.001
时间
12.8s
令牌
795 tok

#184 GPT-5 Nano

medium
成本
$0.006
时间
108.5s
令牌
13,209 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
Gemma 4 31B 5.5 10.0 33.3% 0 11.19s 8,381 735 0
GPT-5 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152

快速对比

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