#79 GPT-5 Nano
medium- 成本
- $0.006
- 时间
- 108.5s
- 令牌
- 13,209 tok
AI BENCHY 对比
摘要
GPT-5 Nano vs Step 3.7 Flash benchmark 对比:Step 3.7 Flash 平均分领先,为 7.1 vs 6.7。 GPT-5 Nano benchmark 成本更低,为 $0.081 vs $1.148。 GPT-5 Nano 更快,为 42.51s vs 64.46s,通过率为 57.1% vs 63.5%。
推荐模型: GPT-5 Nano - 它的得分接近这里的最高分(6.7 vs 7.1),同时成本比Step 3.7 Flash低约 14.2 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-18
| 指标 | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium | Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash high |
|---|---|---|
| 分数 | 6.7 | 7.1 |
| 排名 | #79 | #63 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.3 | 8.2 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 57.1% | 63.5% |
| 不稳定测试 | 7 | 4 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.897 | 10.434 |
| 总成本 | $0.081 | $1.148 |
| 输入价格 | $0.050 / 1M | $0.200 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $1.150 / 1M |
| 总输入令牌 | 34,108 | 38,391 |
| 输出令牌 | 5,464 | 991,355 |
| 推理令牌 | 192,064 | 0 |
| 响应时间(平均) | 42.51s | 64.46s |
| 响应时间(最大) | 204.02s | 364.99s |
| 响应时间(总计) | 595.09s | 1353.57s |
生成展示
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 反AI技巧 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 | |
| Step 3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.40s | 696 | 42,656 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 | |
| Step 3.7 Flash | 4.0 | 6.0 | 22.2% | 1 | 206.21s | 6,057 | 327,340 | 0 |
| 综合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.96s | 11,019 | 578 | 17,984 | |
| Step 3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.01s | 13,638 | 8,802 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 | |
| Step 3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 14.72s | 7,368 | 23,113 | 0 |
| 领域专项 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 5.2 | 4.4 | 55.6% | 2 | 204.02s | 619 | 237 | 64,448 | |
| Step 3.7 Flash | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 149.64s | 783 | 410,502 | 0 |
| 通用智能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 | |
| Step 3.7 Flash | 5.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.17s | 510 | 2,862 | 0 |
| 指令遵循 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 | |
| Step 3.7 Flash | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.52s | 705 | 2,010 | 0 |
| 谜题求解 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 | |
| Step 3.7 Flash | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 10.22s | 711 | 25,422 | 0 |
| 工具调用 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 | |
| Step 3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.79s | 7,701 | 1,172 | 0 |
| 常识问答 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 | |
| Step 3.7 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 149.34s | 222 | 147,476 | 0 |
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