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Nemotron 3.5 Super VL vs Qwen3.5-35B-A3B

平均分几乎持平,为 5.5 vs 5.6。 Nemotron 3.5 Super VL benchmark 成本更低,为 $0.040 vs $0.120。 Qwen3.5-35B-A3B 更快,为 18.31s vs 46.97s,通过率为 43.5% vs 37.7%。

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
#299
总输出令牌
135,768
响应时间(平均)
18.31s
总成本
$0.120
推荐模型 Nemotron 3.5 Super VL

它在这里得分最高(5.5),同时成本比Qwen3.5-35B-A3B低约 3.0 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 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none 发布日期: 2026-02-24
分数 5.5 5.6
排名 #300 #299
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.7 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 43.5% 37.7%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.496 3.135
总成本 $0.040 $0.120
输入价格 $0.150 / 1M $0.080 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $0.750 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.040 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 251,253 218,886
输出令牌 3,892 135,768
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 46.97s 18.31s
响应时间(最大) 872.07s 209.15s
响应时间(总计) 1080.29s 421.19s
参数量 120B 总计 (12B 激活) 35B 总计 (3B 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.

#300 Nemotron 3.5 Super VL

none
成本
$0.001
时间
3.9s
令牌
1,061 tok

#299 Qwen3.5-35B-A3B

none
成本
$0.005
时间
28.4s
令牌
4,518 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
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0

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