#142 Nemotron 3 Super
none
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AI BENCHY 对比
摘要
Nemotron 3 Super vs GPT-5 Nano benchmark 对比:GPT-5 Nano 平均分领先,为 6.3 vs 4.9。 Nemotron 3 Super benchmark 成本更低,为 $0.007 vs $0.081。 Nemotron 3 Super 更快,为 5.30s vs 42.51s,通过率为 31.8% vs 57.1%。
推荐模型: Nemotron 3 Super - 它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(4.9),成本低于GPT-5 Nano,响应时间也较均衡。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-10
| 指标 | Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super none 免费可用 | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium |
|---|---|---|
| 分数 | 4.9 | 6.3 |
| 排名 | #142 | #95 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.8 | 7.3 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 31.8% | 57.1% |
| 不稳定测试 | 3 | 7 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.034 | 0.897 |
| 总成本 | $0.007 | $0.081 |
| 输入价格 | $0.090 / 1M | $0.050 / 1M |
| 输出价格 | $0.450 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 36,456 | 34,108 |
| 输出令牌 | 6,195 | 5,464 |
| 推理令牌 | 0 | 192,064 |
| 响应时间(平均) | 5.30s | 42.51s |
| 响应时间(最大) | 16.45s | 204.02s |
| 响应时间(总计) | 111.31s | 595.09s |
Generation showcase
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 反AI技巧 | 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 | 4.8 | 10.0 | 25.0% | 0 | 4.46s | 671 | 2,322 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 |
| 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 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 |
| 综合 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 16.45s | 8,740 | 617 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.96s | 11,019 | 578 | 17,984 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.92s | 7,944 | 249 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 |
| 领域专项 | 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 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 6.23s | 789 | 26 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 5.2 | 4.4 | 55.6% | 2 | 204.02s | 619 | 237 | 64,448 |
| 通用智能 | 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 | 4.6 | 10.0 | 0.0% | 0 | 950ms | 500 | 134 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 |
| 指令遵循 | 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 | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 804ms | 723 | 66 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 |
| 谜题求解 | 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 | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 2.36s | 714 | 1,125 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 |
| 工具调用 | 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 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 16.00s | 8,541 | 281 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 8.94s | 207 | 804 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 |
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