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Nemotron 3.5 Super VL (high) vs GPT-6 Luna (medium)

Nemotron 3.5 Super VL (high) 平均分领先,为 8.4 vs 8.3。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.349。 GPT-6 Luna (medium) 更快,为 18.07s vs 49.88s,通过率为 82.6% vs 73.9%。

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
#81
总输出令牌
608,283
响应时间(平均)
49.88s
总成本
$0.349
排名
#94
总输出令牌
53,161
响应时间(平均)
18.07s
总成本
$0.047
推荐模型 GPT-6 Luna (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.3 vs 8.4),同时成本比Nemotron 3.5 Super VL (high)低约 7.4 倍。

详细对比

指标 Nemotron 3.5 Super VL Nemotron 3.5 Super VL high 发布日期: 2026-10-15 免费可用 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23
分数 8.4 8.3
排名 #81 #94
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.0 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 82.6% 73.9%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.324 0.313
总成本 $0.349 $0.047
输入价格 $0.150 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 296,001 203,193
输出令牌 8,105 5,751
推理令牌 600,178 47,410
响应时间(平均) 49.88s 18.07s
响应时间(最大) 310.51s 66.44s
响应时间(总计) 1147.24s 415.53s
参数量 120B 总计 (12B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 开源 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.

#81 Nemotron 3.5 Super VL

high
成本
$0.005
时间
25.6s
令牌
9,076 tok

#94 GPT-6 Luna

medium
成本
$0.002
时间
23.6s
令牌
2,966 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 Super VL 8.4 7.4 88.9% 1 59.18s 7,623 352 133,374
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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