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Nemotron 3 Ultra vs Qwen3.6 Flash

平均分几乎持平，为 6.1 vs 6.1。 Qwen3.6 Flash benchmark 成本更低，为 $0.062 vs $0.093。 Qwen3.6 Flash 更快，为 3.73s vs 3.88s，通过率为 42.4% vs 34.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-08

已对比模型

排名
#203
总输出令牌
9,470
响应时间（平均）
3.88s
总成本
$0.093
排名
#200
总输出令牌
30,947
响应时间（平均）
3.73s
总成本
$0.062
推荐模型 Qwen3.6 Flash

它在这里得分最高（6.1），同时成本比Nemotron 3 Ultra低约 1.5 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 Qwen3.6 Flash Qwen3.6 Flash none 发布日期: 2026-04-20
分数 6.1 6.1
排名 #203 #200
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.6
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 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.000 0.935
总成本 $0.093 $0.062
输入价格 $0.625 / 1M $0.188 / 1M
输出价格 $3.125 / 1M $1.125 / 1M
总输入令牌 101,168 139,797
输出令牌 9,470 30,947
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 3.88s 3.73s
响应时间（最大） 37.50s 48.79s
响应时间（总计） 85.33s 81.95s
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.

#203 Nemotron 3 Ultra

none
成本
$0.000
时间
149.6s
令牌
3,405 tok

#200 Qwen3.6 Flash

none
成本
$0.005
时间
20.1s
令牌
4,211 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
Qwen3.6 Flash 5.4 10.0 33.3% 0 1.79s 6,488 889 0

快速对比

切换对比组合

Trinity Large ThinkingmediumvsQwen3.6 FlashnoneQwen3.6 FlashnonevsInklinglowTrinity Large ThinkinglowvsNemotron 3 Ultranone免费可用gpt-oss-120bmediumvsQwen3.6 FlashnoneTrinity Large ThinkingmediumvsNemotron 3 Ultranone免费可用Gemini 3.1 Flash LiteminimalvsQwen3.6 FlashnoneNemotron 3 Ultranone免费可用vsInklinglowNemotron 3 Ultranone免费可用vsQwen3.5-FlashmediumTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.6 FlashnoneNemotron 3 Ultranone免费可用vsgpt-oss-120bmediumNemotron 3 Ultranone免费可用vsQwen3.5-35B-A3BmediumGPT-5.6 LunalowvsQwen3.6 Flashnone