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Nemotron 3 Super (medium) vs GPT-6 Luna

Nemotron 3 Super (medium) 平均分领先,为 5.5 vs 5.5。 GPT-6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.081。 GPT-6 Luna 更快,为 20.48s vs 56.40s,通过率为 42.0% vs 40.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#324
总输出令牌
137,691
响应时间(平均)
56.40s
总成本
$0.081
排名
#328
总输出令牌
6,855
响应时间(平均)
20.48s
总成本
$0.026
推荐模型 GPT-6 Luna

它的得分接近这里的最高分(5.5 vs 5.5),同时成本比Nemotron 3 Super (medium)低约 3.1 倍。

详细对比

指标 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super medium 发布日期: 2026-03-11 免费可用 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23
分数 5.5 5.5
排名 #324 #328
可靠性 9.5 9.9
一致性 8.5 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 42.0% 40.6%
不稳定测试 4 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.004 0.367
总成本 $0.081 $0.026
输入价格 $0.080 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.450 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 229,346 222,357
输出令牌 18,597 6,855
推理令牌 129,338 0
响应时间(平均) 56.40s 20.48s
响应时间(最大) 431.98s 98.62s
响应时间(总计) 1184.46s 470.96s
参数量 120B 总计 (12B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
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.

#324 Nemotron 3 Super

medium
成本
$0.000
时间
272.6s
令牌
5,296 tok

#328 GPT-6 Luna

none
成本
$0.002
时间
26.0s
令牌
3,235 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 Super 3.1 10.0 0.0% 0 147.32s 2,275 797 4,424
GPT-6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0

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