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Nemotron 3 Ultra vs GLM 5.3 FlashX (medium)

GLM 5.3 FlashX (medium) 平均分领先,为 7.1 vs 5.9。 GLM 5.3 FlashX (medium) benchmark 成本更低,为 $0.114 vs $0.164。 Nemotron 3 Ultra 更快,为 6.76s vs 7.37s,通过率为 40.6% vs 69.6%。

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
#177
总输出令牌
30,048
响应时间(平均)
7.37s
总成本
$0.114
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (medium)

它在本次比较中得分最高(7.1),并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Nemotron 3 Ultra Nemotron 3 Ultra none 发布日期: 2026-06-04 免费可用 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX medium 发布日期: 2026-09-21
分数 5.9 7.1
排名 #285 #177
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 7.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 40.6% 69.6%
不稳定测试 2 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 0.946
总成本 $0.164 $0.114
输入价格 $0.500 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $2.200 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 275,381 205,100
输出令牌 11,544 8,639
推理令牌 0 21,409
响应时间(平均) 6.76s 7.37s
响应时间(最大) 70.17s 74.39s
响应时间(总计) 155.50s 169.54s
参数量 550B 总计 (55B 激活) 320B 总计 (18B 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

#177 GLM 5.3 FlashX

medium
成本
$0.002
时间
8.1s
令牌
1,480 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
GLM 5.3 FlashX 6.0 4.6 66.7% 2 6.37s 7,317 384 5,562

切换对比组合