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Nemotron 3 Ultra vs GPT-5.6 Luna (low)

GPT-5.6 Luna (low) 平均分领先,为 6.9 vs 5.9。 GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.049 vs $0.164。 Nemotron 3 Ultra 更快,为 6.76s vs 6.96s,通过率为 40.6% vs 56.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-17

已对比模型

排名
#285
总输出令牌
11,544
响应时间(平均)
6.76s
总成本
$0.164
排名
#193
总输出令牌
28,001
响应时间(平均)
6.96s
总成本
$0.049
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它在这里得分最高(6.9),同时成本比Nemotron 3 Ultra低约 3.3 倍。

详细对比

指标 Nemotron 3 Ultra Nemotron 3 Ultra none 发布日期: 2026-06-04 免费可用 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09
分数 5.9 6.9
排名 #285 #193
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 40.6% 56.5%
不稳定测试 2 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 2.428
总成本 $0.164 $0.049
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 275,381 202,680
输出令牌 11,544 9,230
推理令牌 0 18,771
响应时间(平均) 6.76s 6.96s
响应时间(最大) 70.17s 45.74s
响应时间(总计) 155.50s 160.19s
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.

#285 Nemotron 3 Ultra

none
成本
$0.000
时间
149.6s
令牌
3,405 tok

#193 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 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 5.5 10.0 33.3% 0 1.02s 7,623 369 0
GPT-5.6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 4.61s 7,302 557 3,535

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