导航
AI BENCHY
Advertise here

Nemotron 3 Super (medium) vs GLM 5

平均分几乎持平,为 5.7 vs 5.7GLM 5 benchmark 成本更低,为 $0.041 vs $0.050GLM 5 更快,为 4.03s vs 51.99s,通过率为 40.9% vs 42.4%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

排名
#151
总输出令牌
117,224
响应时间(平均)
51.99s
总成本
$0.050
排名
#152
总输出令牌
1,989
响应时间(平均)
4.03s
总成本
$0.041
推荐模型 GLM 5

它在这里得分最高(5.7),同时响应速度比Nemotron 3 Super (medium)快约 12.9 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 GLM 5 GLM 5 none 发布日期: 2026-02-12
分数 5.7 5.7
排名 #151 #152
可靠性 8.7 10.0
一致性 8.9 9.3
测试正确
尝试通过率 40.9% 42.4%
不稳定测试 3 1
总运行次数 66 63
每个结果成本 0.004 0.263
总成本 $0.050 $0.041
输入价格 $0.085 / 1M $0.950 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $2.551 / 1M
总输入令牌 81,429 37,135
输出令牌 18,371 1,989
推理令牌 98,853 0
响应时间(平均) 51.99s 4.03s
响应时间(最大) 431.98s 11.07s
响应时间(总计) 1039.89s 56.37s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#151 Nemotron 3 Super

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

#152 GLM 5

none
成本
$0.007
时间
32.1s
令牌
2,023 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
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

快速对比

切换对比组合