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Nemotron 3 Super vs Laguna S 2.1 (low)

Laguna S 2.1 (low) 平均分领先,为 4.6 vs 4.5。 Nemotron 3 Super benchmark 成本更低,为 $0.016 vs $0.108。 Nemotron 3 Super 更快,为 7.11s vs 88.24s,通过率为 27.5% vs 23.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#386
总输出令牌
9,074
响应时间(平均)
7.11s
总成本
$0.016
排名
#377
总输出令牌
437,706
响应时间(平均)
88.24s
总成本
$0.108
推荐模型 Nemotron 3 Super

它的得分接近这里的最高分(4.5 vs 4.6),同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 6.8 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 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 4.5 4.6
排名 #386 #377
可靠性 9.5 10.0
一致性 8.9 7.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 27.5% 23.2%
不稳定测试 3 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.034 3.627
总成本 $0.016 $0.108
输入价格 $0.080 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $0.450 / 1M $0.180 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.009 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 146,361 232,641
输出令牌 9,073 69,335
推理令牌 1 426,182
响应时间(平均) 7.11s 88.24s
响应时间(最大) 30.51s 814.73s
响应时间(总计) 163.46s 2029.57s
参数量 120B 总计 (12B 激活) 118B 总计 (8B 激活)
开放状态 权重可用 权重可用

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.

#386 Nemotron 3 Super

none
成本
$0.000
时间
137.8s
令牌
2,447 tok

#377 Laguna S 2.1

low
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
1,314 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
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

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