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Nemotron 3.5 Super VL vs Space Bunny Alpha (high)

Space Bunny Alpha (high) 平均分领先,为 7.5 vs 5.5。 Space Bunny Alpha (high) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.040。 Space Bunny Alpha (high) 更快,为 29.38s vs 46.97s,通过率为 43.5% vs 63.8%。

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
#300
总输出令牌
3,892
响应时间(平均)
46.97s
总成本
$0.040
排名
#143
总输出令牌
181,271
响应时间(平均)
29.38s
总成本
$0.000
推荐模型 Space Bunny Alpha (high)

它在这里得分最高(7.5),同时响应速度比Nemotron 3.5 Super VL快约 1.6 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 Space Bunny Alpha Space Bunny Alpha high 发布日期: 2026-09-24
分数 5.5 7.5
排名 #300 #143
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.7 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 43.5% 63.8%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.496 0.000
总成本 $0.040 $0.000
输入价格 $0.150 / 1M $0.000 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $0.000 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 251,253 302,228
输出令牌 3,892 181,271
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 46.97s 29.38s
响应时间(最大) 872.07s 234.56s
响应时间(总计) 1080.29s 675.79s
参数量 120B 总计 (12B 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

#143 Space Bunny Alpha

high
成本
$0.000
时间
76.4s
令牌
8,935 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
Space Bunny Alpha 6.2 7.1 55.6% 1 8.29s 8,493 8,006 0

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