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Nemotron 3 Super vs Laguna S 2.1 (low)

Laguna S 2.1 (low) 平均分领先，为 5.0 vs 4.8。 Nemotron 3 Super benchmark 成本更低，为 $0.008 vs $0.082。 Nemotron 3 Super 更快，为 6.04s vs 85.34s，通过率为 27.3% vs 22.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-04

排名
#272
总输出令牌
6,432
响应时间（平均）
6.04s
总成本
$0.008
排名
#266
总输出令牌
451,708
响应时间（平均）
85.34s
总成本
$0.082
推荐模型 Nemotron 3 Super

它的得分接近这里的最高分（4.8 vs 5.0），同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 10.2 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 4.8 5.0
排名 #272 #266
可靠性 9.2 10.0
一致性 9.2 8.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 22.7%
不稳定测试 2 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.034 3.022
总成本 $0.008 $0.082
输入价格 $0.085 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 63,528 118,752
输出令牌 6,432 67,823
推理令牌 0 383,885
响应时间（平均） 6.04s 85.34s
响应时间（最大） 20.00s 814.73s
响应时间（总计） 132.96s 1877.49s
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

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#272 Nemotron 3 Super

none
成本
$0.000
时间
137.8s
令牌
2,447 tok

#266 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

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1low免费可用Trinity Large ThinkinghighvsNemotron 3 Supernone免费可用GPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1low免费可用North Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewnonevsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1low免费可用vsQwen3.5-9BnoneLaguna S 2.1low免费可用vsMiMo-V2.5noneLaguna S 2.1low免费可用vsQwen3 Coder NextnoneLing-2.6-flashnonevsLaguna S 2.1low免费可用Mistral Small 4mediumvsLaguna S 2.1low免费可用Mistral Small 4nonevsLaguna S 2.1low免费可用