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Nemotron 3.5 Super VL vs GPT-5.4

GPT-5.4 平均分领先,为 5.6 vs 5.5。 Nemotron 3.5 Super VL benchmark 成本更低,为 $0.040 vs $0.690。 GPT-5.4 更快,为 3.89s vs 46.97s,通过率为 43.5% vs 33.3%。

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
#300
总输出令牌
3,892
响应时间(平均)
46.97s
总成本
$0.040
排名
#295
总输出令牌
9,372
响应时间(平均)
3.89s
总成本
$0.690
推荐模型 Nemotron 3.5 Super VL

它的得分接近这里的最高分(5.5 vs 5.6),同时成本比GPT-5.4低约 17.4 倍。

详细对比

指标 Nemotron 3.5 Super VL Nemotron 3.5 Super VL none 发布日期: 2026-10-15 免费可用 GPT-5.4 GPT-5.4 none 发布日期: 2026-03-05
分数 5.5 5.6
排名 #300 #295
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.7 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 43.5% 33.3%
不稳定测试 4 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.496 9.845
总成本 $0.040 $0.690
输入价格 $0.150 / 1M $2.500 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $15.000 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 251,253 219,404
输出令牌 3,892 9,372
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 46.97s 3.89s
响应时间(最大) 872.07s 43.73s
响应时间(总计) 1080.29s 89.48s
参数量 120B 总计 (12B 激活) ~1.5T 总计 (~100B 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.

#300 Nemotron 3.5 Super VL

none
成本
$0.001
时间
3.9s
令牌
1,061 tok

#295 GPT-5.4

none
成本
$0.026
时间
18.1s
令牌
1,792 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 3.6 7.0 22.2% 1 4.33s 7,623 318 0
GPT-5.4 5.5 10.0 33.3% 0 1.62s 7,305 516 0

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