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Nemotron 3 Ultra vs Qwen3.5-Flash

Nemotron 3 Ultra 平均分领先，为 6.1 vs 6.0。 Qwen3.5-Flash benchmark 成本更低，为 $0.073 vs $0.095。 Nemotron 3 Ultra 更快，为 3.88s vs 25.28s，通过率为 42.4% vs 34.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-26

排名
#182
总输出令牌
9,470
响应时间（平均）
3.88s
总成本
$0.095
排名
#189
总输出令牌
209,201
响应时间（平均）
25.28s
总成本
$0.073
推荐模型 Nemotron 3 Ultra

它在这里得分最高（6.1），同时响应速度比Qwen3.5-Flash快约 6.5 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 Qwen3.5-Flash Qwen3.5-Flash none 发布日期: 2026-02-24
分数 6.1 6.0
排名 #182 #189
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 42.4% 34.9%
不稳定测试 2 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.000 1.066
总成本 $0.095 $0.073
输入价格 $0.600 / 1M $0.065 / 1M
输出价格 $3.600 / 1M $0.260 / 1M
总输入令牌 101,168 282,356
输出令牌 9,470 209,201
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 3.88s 25.28s
响应时间（最大） 37.50s 480.96s
响应时间（总计） 85.33s 556.14s
参数量 550B 总计 (55B 激活) ~35B 总计 (~3B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#182 Nemotron 3 Ultra

none
成本
$0.000
时间
149.6s
令牌
3,405 tok

#189 Qwen3.5-Flash

none
成本
$0.003
时间
47.4s
令牌
7,799 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
Qwen3.5-Flash 5.5 10.0 33.3% 0 850ms 7,913 519 0

快速对比

切换对比组合

GPT-5 NanomediumvsQwen3.5-FlashnoneTrinity Large ThinkinglowvsNemotron 3 Ultranone免费可用Qwen3.5-FlashnonevsStep 3.5 FlashmediumDots 3 Note Previewmedium免费可用vsQwen3.5-FlashnoneTrinity Large ThinkingmediumvsNemotron 3 Ultranone免费可用Nemotron 3 Ultranone免费可用vsInklinglowNemotron 3 Ultranone免费可用vsQwen3.5-FlashmediumNemotron 3 Ultranone免费可用vsgpt-oss-120bmediumNemotron 3 Ultranone免费可用vsQwen3.5-35B-A3BmediumQwen3.5-FlashnonevsGLM 5.3 FlashlowGemini 3.1 Flash LiteminimalvsNemotron 3 Ultranone免费可用Trinity Large ThinkinglowvsQwen3.5-Flashnone