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Nemotron 3.5 Lightning vs Classify-1 (default)

Nemotron 3.5 Lightning 平均分领先,为 3.8 vs 2.2。 Classify-1 (default) benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.009。 Classify-1 (default) 更快,为 4.58s vs 15.92s,通过率为 15.9% vs 18.8%。

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
#392
总输出令牌
4,779
响应时间(平均)
15.92s
总成本
$0.009
排名
#420
总输出令牌
164
响应时间(平均)
4.58s
总成本
$0.008
推荐模型 Nemotron 3.5 Lightning

它在本次比较中得分最高(3.8),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 Nemotron 3.5 Lightning Nemotron 3.5 Lightning none 发布日期: 2026-08-11 免费可用 Classify-1 Classify-1 default 发布日期: 2026-10-13
分数 3.8 2.2
排名 #392 #420
可靠性 9.8 9.4
一致性 9.3 4.5
尝试次数 69/69 36/69
测试正确
尝试通过率 15.9% 18.8%
不稳定测试 2 2
总运行次数 69 36
每个结果成本 0.000 0.261
总成本 $0.009 $0.008
输入价格 $0.060 / 1M $0.040 / 1M
输出价格 $0.160 / 1M $0.000 / 1M
缓存读取价格 $0.030 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 97,418 195,645
输出令牌 4,779 164
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 15.92s 4.58s
响应时间(最大) 339.57s 13.35s
响应时间(总计) 366.20s 55.01s
参数量 30B 总计 (3B 激活) ~1B
开放状态 权重可用 闭源

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.

#392 Nemotron 3.5 Lightning

none
成本
$0.000
时间
101.6s
令牌
6,775 tok

#420 Classify-1

default
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
不适用
时间
-
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 3.1 7.2 11.1% 1 1.55s 7,623 589 0
Classify-1 2.7 3.7 22.2% 1 12.73s 105,738 50 0

切换对比组合