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Muse Glimmer 30B (high) vs Nemotron 3.5 Super VL (medium)

平均分几乎持平,为 7.7 vs 7.7。 Nemotron 3.5 Super VL (medium) benchmark 成本更低,为 $0.437 vs $0.506。 Muse Glimmer 30B (high) 更快,为 69.87s vs 84.94s,通过率为 66.7% vs 72.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-16

已对比模型

排名
#133
总输出令牌
350,370
响应时间(平均)
69.87s
总成本
$0.506
排名
#134
总输出令牌
792,033
响应时间(平均)
84.94s
总成本
$0.437
推荐模型 Muse Glimmer 30B (high)

它在本次比较中得分最高(7.7),并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B high 发布日期: 2026-08-11 Nemotron 3.5 Super VL Nemotron 3.5 Super VL medium 发布日期: 2026-10-15 免费可用
分数 7.7 7.7
排名 #133 #134
可靠性 10.0 9.8
一致性 7.3 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 72.5%
不稳定测试 8 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.675 3.118
总成本 $0.506 $0.437
输入价格 $0.300 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.040 / 1M $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 281,859 269,143
输出令牌 102,526 6,833
推理令牌 286,217 785,200
响应时间(平均) 69.87s 84.94s
响应时间(最大) 451.90s 527.47s
响应时间(总计) 1607.12s 1953.70s
参数量 30B 120B 总计 (12B 激活)
开放状态 开源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#133 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 tok

#134 Nemotron 3.5 Super VL

medium
成本
$0.004
时间
68.1s
令牌
9,798 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
Muse Glimmer 30B 8.8 7.8 88.9% 1 95.97s 7,419 16,128 55,433
Nemotron 3.5 Super VL 5.9 7.2 55.6% 1 278.59s 6,261 300 441,080

切换对比组合