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Nemotron 3 Super vs GLM 4.7 Flash (medium)

Nemotron 3 Super 平均分领先，为 4.9 vs 4.3。 Nemotron 3 Super benchmark 成本更低，为 $0.008 vs $0.166。 Nemotron 3 Super 更快，为 5.97s vs 142.59s，通过率为 30.3% vs 31.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-28

排名
#198
总输出令牌
6,434
响应时间（平均）
5.97s
总成本
$0.008
排名
#217
总输出令牌
417,863
响应时间（平均）
142.59s
总成本
$0.166
推荐模型 Nemotron 3 Super

它在这里得分最高（4.9），同时成本比GLM 4.7 Flash (medium)低约 20.8 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 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium 发布日期: 2026-01-19
分数 4.9 4.3
排名 #198 #217
可靠性 8.5 7.8
一致性 8.8 7.0
测试正确
尝试通过率 30.3% 31.8%
不稳定测试 3 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.034 4.147
总成本 $0.008 $0.166
输入价格 $0.085 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 63,519 79,051
输出令牌 6,434 43,754
推理令牌 0 374,109
响应时间（平均） 5.97s 142.59s
响应时间（最大） 20.00s 1539.97s
响应时间（总计） 131.31s 1996.21s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#198 Nemotron 3 Super

none
成本
$0.000
时间
137.8s
令牌
2,447 tok

#217 GLM 4.7 Flash

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
186.2s
令牌
12,112 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
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

快速对比

切换对比组合

Trinity Large ThinkinghighvsNemotron 3 Supernone免费可用Nemotron 3 Supernone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsNemotron 3 Supernone免费可用Grok 4.20nonevsGLM 4.7 FlashmediumNemotron 3 Supernone免费可用vsQwen3 Coder NextmediumCobuddymediumvsNemotron 3 Supernone免费可用Laguna S 2.1none免费可用vsGLM 4.7 FlashmediumMistral Small 4mediumvsNemotron 3 Supernone免费可用MiniMax M2.5mediumvsNemotron 3 Supernone免费可用Granite 4.1 8BnonevsGLM 4.7 FlashmediumMercury 2nonevsGLM 4.7 FlashmediumTrinity Large PreviewnonevsGLM 4.7 Flashmedium