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AI BENCHY
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Granite 4.2 8B (high) vs Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super 平均分领先，为 4.8 vs 4.6。 Nemotron 3 Super benchmark 成本更低，为 $0.008 vs $0.084。 Nemotron 3 Super 更快，为 6.04s vs 235.89s，通过率为 39.4% vs 27.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-02

排名
#276
总输出令牌
612,215
响应时间（平均）
235.89s
总成本
$0.084
排名
#261
总输出令牌
6,432
响应时间（平均）
6.04s
总成本
$0.008
推荐模型 Nemotron 3 Super

它在这里得分最高（4.8），同时成本比Granite 4.2 8B (high)低约 10.5 倍。

详细对比

指标 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B high 发布日期: 2026-09-02 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super none 发布日期: 2026-03-11 免费可用
分数 4.6 4.8
排名 #276 #261
可靠性 7.6 9.2
一致性 6.3 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 39.4% 27.3%
不稳定测试 10 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.085 0.034
总成本 $0.084 $0.008
输入价格 $0.100 / 1M $0.085 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 43,278 63,528
输出令牌 181,083 6,432
推理令牌 431,132 0
响应时间（平均） 235.89s 6.04s
响应时间（最大） 685.87s 20.00s
响应时间（总计） 5189.64s 132.96s
参数量 8B 120B 总计 (12B 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.

#276 IBM: Granite 4.2 8B

high
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.2s
令牌
0 tok

#261 Nemotron 3 Super

none
成本
$0.000
时间
137.8s
令牌
2,447 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
Granite 4.2 8B 3.8 4.3 33.3% 2 515.34s 7,047 42,438 154,749
Nemotron 3 Super 3.3 7.2 11.1% 1 2.64s 7,627 571 0

快速对比

切换对比组合

Granite 4.2 8BhighvsQwen3 Coder NextmediumGranite 4.2 8BhighvsMiniMax M2.5mediumTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3 Supernone免费可用Granite 4.2 8BhighvsMercury 2noneCobuddymediumvsGranite 4.2 8BhighGranite 4.2 8BhighvsLaguna S 2.1none免费可用Trinity Large PreviewnonevsGranite 4.2 8BhighGranite 4.2 8BhighvsGLM 4.7 FlashnoneGranite 4.2 8BhighvsKAT-Coder-Air V2.5noneCobuddymediumvsNemotron 3 Supernone免费可用Nemotron 3 Supernone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsNemotron 3 Supernone免费可用