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Nemotron 3.5 Lightning (low) vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash 平均分领先，为 4.9 vs 4.8。 GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低，为 $0.016 vs $0.173。 GLM 4.7 Flash 更快，为 9.15s vs 59.45s，通过率为 42.4% vs 34.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-11

排名
#225
总输出令牌
653,448
响应时间（平均）
59.45s
总成本
$0.173
排名
#221
总输出令牌
22,992
响应时间（平均）
9.15s
总成本
$0.016
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它在这里得分最高（4.9），同时成本比Nemotron 3.5 Lightning (low)低约 11.3 倍。

详细对比

指标 Nemotron 3.5 Lightning Nemotron 3.5 Lightning low 发布日期: 2026-08-11 免费可用 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.8 4.9
排名 #225 #221
可靠性 9.8 10.0
一致性 6.8 8.9
基准测试覆盖率 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 22/22 项测试 · 66/66 次尝试
测试正确
尝试通过率 42.4% 34.9%
不稳定测试 9 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.000 0.256
总成本 $0.173 $0.016
输入价格 $0.100 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.250 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 138,783 101,504
输出令牌 137,292 22,992
推理令牌 516,156 0
响应时间（平均） 59.45s 9.15s
响应时间（最大） 312.21s 97.15s
响应时间（总计） 1307.87s 137.18s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#225 Nemotron 3.5 Lightning

low
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
$0.000
时间
-
令牌
0 tok

#221 GLM 4.7 Flash

none
无效SVG
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
Nemotron 3.5 Lightning 4.0 7.8 11.1% 1 224.42s 7,522 72,614 262,558
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

快速对比

切换对比组合

Ring-2.6-1TnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Nemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-5.4 NanononeTrinity Large ThinkinghighvsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Ling-2.6-flashnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用KAT-Coder-Air V2.5nonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Trinity Large PreviewnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Trinity Large ThinkinghighvsGLM 4.7 FlashnoneLaguna S 2.1low免费可用vsGLM 4.7 FlashnoneNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-4o-mininoneNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsQwen3 Coder NextmediumCobuddymediumvsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用MiniMax M2.7mediumvsGLM 4.7 Flashnone