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Nemotron 3 Super vs GPT-5.4 Nano

平均分几乎持平,为 4.8 vs 4.8Nemotron 3 Super benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.041GPT-5.4 Nano 更快,为 2.56s vs 6.04s,通过率为 27.3% vs 27.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-08

已对比模型

排名
#278
总输出令牌
6,432
响应时间(平均)
6.04s
总成本
$0.008
排名
#282
总输出令牌
13,794
响应时间(平均)
2.56s
总成本
$0.041
推荐模型 GPT-5.4 Nano

它在这里得分最高(4.8),同时响应速度比Nemotron 3 Super快约 2.4 倍。

详细对比

指标 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super none 发布日期: 2026-03-11 免费可用 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none 发布日期: 2026-03-17
分数 4.8 4.8
排名 #278 #282
可靠性 9.2 10.0
一致性 9.2 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 27.3%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.034 1.011
总成本 $0.008 $0.041
输入价格 $0.085 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 63,528 115,933
输出令牌 6,432 13,794
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 6.04s 2.56s
响应时间(最大) 20.00s 25.50s
响应时间(总计) 132.96s 56.37s
参数量 120B 总计 (12B 激活) ~120B 总计 (~5B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#278 Nemotron 3 Super

none
成本
$0.000
时间
137.8s
令牌
2,447 tok

#282 GPT-5.4 Nano

none
成本
$0.008
时间
46.1s
令牌
5,735 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 3.3 7.2 11.1% 1 2.64s 7,627 571 0
GPT-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0

快速对比

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