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AI BENCHY
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Nemotron 3 Super vs Hy4 preview

平均分几乎持平,为 4.8 vs 4.8Nemotron 3 Super benchmark 成本更低,为 $0.008 vs $0.041Nemotron 3 Super 更快,为 6.04s vs 39.24s,通过率为 27.3% vs 16.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-29

排名
#252
总输出令牌
6,432
响应时间(平均)
6.04s
总成本
$0.008
排名
#253
总输出令牌
7,306
响应时间(平均)
39.24s
总成本
$0.041
推荐模型 Nemotron 3 Super

它在这里得分最高(4.8),同时成本比Hy4 preview低约 5.1 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 Hy4 preview Hy4 preview none 发布日期: 2026-08-29
分数 4.8 4.8
排名 #252 #253
可靠性 9.2 4.3
一致性 9.2 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 16.7%
不稳定测试 2 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.034 1.343
总成本 $0.008 $0.041
输入价格 $0.085 / 1M $0.834 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $2.501 / 1M
总输入令牌 63,528 26,376
输出令牌 6,432 7,306
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 6.04s 39.24s
响应时间(最大) 20.00s 95.32s
响应时间(总计) 132.96s 863.30s
参数量 120B 总计 (12B 激活) 770B 总计 (49B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#252 Nemotron 3 Super

none
成本
$0.000
时间
137.8s
令牌
2,447 tok

#253 Hy4 preview

none
This operation was aborted
成本
$0.000
时间
0.0s
令牌
0 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
Hy4 preview 3.8 9.4 0.0% 0 45.53s 6,646 4,103 0

快速对比

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