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Nemotron 3 Ultra (medium) vs GPT-5.6 Luna (high)

平均分几乎持平,为 8.0 vs 8.0。 GPT-5.6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.118 vs $0.674。 GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.39s vs 40.33s,通过率为 68.1% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#97
总输出令牌
196,626
响应时间(平均)
40.33s
总成本
$0.674
排名
#96
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.118
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比Nemotron 3 Ultra (medium)低约 5.7 倍。

详细对比

指标 Nemotron 3 Ultra Nemotron 3 Ultra medium 发布日期: 2026-06-04 免费可用 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09
分数 8.0 8.0
排名 #97 #96
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.9 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 68.1% 71.0%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 5.882
总成本 $0.674 $0.118
输入价格 $0.500 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $2.200 / 1M $1.200 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.250 / 1M
总输入令牌 482,754 197,896
输出令牌 62,455 6,211
推理令牌 141,067 133,184
响应时间(平均) 40.33s 18.39s
响应时间(最大) 392.56s 111.09s
响应时间(总计) 927.65s 422.93s
参数量 550B 总计 (55B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

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.

#97 Nemotron 3 Ultra

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#96 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 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 Ultra 8.4 7.4 88.9% 1 26.53s 7,686 2,854 17,725
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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