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Nemotron 3 Super (medium) vs GLM 5

GLM 5 平均分领先,为 5.6 vs 5.5。 Nemotron 3 Super (medium) benchmark 成本更低,为 $0.081 vs $0.140。 GLM 5 更快,为 8.74s 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:: 2026-10-24

已对比模型

排名
#318
总输出令牌
137,691
响应时间(平均)
56.40s
总成本
$0.081
排名
#315
总输出令牌
5,577
响应时间(平均)
8.74s
总成本
$0.140
推荐模型 GLM 5

它在这里得分最高(5.6),同时响应速度比Nemotron 3 Super (medium)快约 6.4 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 5.5 5.6
排名 #318 #315
可靠性 9.5 10.0
一致性 8.5 9.3
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 42.0% 40.6%
不稳定测试 4 1
总运行次数 69 66
每个结果成本 0.004 1.363
总成本 $0.081 $0.140
输入价格 $0.080 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $0.450 / 1M $1.920 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.120 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 229,346 190,675
输出令牌 18,597 5,577
推理令牌 129,338 0
响应时间(平均) 56.40s 8.74s
响应时间(最大) 431.98s 74.80s
响应时间(总计) 1184.46s 131.17s
参数量 120B 总计 (12B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 权重可用 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.

#318 Nemotron 3 Super

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

#315 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

切换对比组合