- 排名
- #333
- 总输出令牌
- 307,921
- 响应时间（平均）
- 56.55s
- 总成本
- $0.159
GPT-5 Nano (medium) vs Hy4 (high)
Hy4 (high) 平均分领先，为 5.8 vs 5.7。 GPT-5 Nano (medium) benchmark 成本更低，为 $0.159 vs $3.055。 GPT-5 Nano (medium) 更快，为 56.55s vs 219.63s，通过率为 53.6% vs 56.5%。
已对比模型
- 排名
- #327
- 总输出令牌
- 2,328,895
- 响应时间（平均）
- 219.63s
- 总成本
- $3.055
推荐模型
GPT-5 Nano (medium)
它的得分接近这里的最高分（5.7 vs 5.8），同时成本比Hy4 (high)低约 19.3 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium | Hy4 Hy4 high |
|---|---|---|
| 分数 | 5.7 | 5.8 |
| 排名 | #333 | #327 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.7 |
| 一致性 | 6.5 | 8.2 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 53.6% | 56.5% |
| 不稳定测试 | 10 | 5 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 1.737 | 30.547 |
| 总成本 | $0.159 | $3.055 |
| 输入价格 | $0.050 / 1M | $0.417 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $1.251 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.005 / 1M | $0.021 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 314,436 | 341,340 |
| 输出令牌 | 13,578 | 5,382 |
| 推理令牌 | 294,343 | 2,323,513 |
| 响应时间（平均） | 56.55s | 219.63s |
| 响应时间（最大） | 227.89s | 540.04s |
| 响应时间（总计） | 961.32s | 5051.38s |
| 参数量 | ~120B 总计 (~5B 激活) | ~770B 总计 (~49B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 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.
#333 GPT-5 Nano
medium- 成本
- $0.006
- 时间
- 108.5s
- 令牌
- 13,209 tok
#327 Hy4
high- 成本
- $0.030
- 时间
- 162.4s
- 令牌
- 23,596 tok
类别细分
| 智能体任务 | 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 | 4.7 | 3.1 | 33.3% | 1 | 94.09s | 219,492 | 1,541 | 23,943 | |
| Hy4 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 123.43s | 179,651 | 768 | 36,313 |
| 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 | |
| Hy4 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 106.08s | 750 | 114 | 205,261 |
| 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 | |
| Hy4 | 7.5 | 10.0 | 66.7% | 0 | 237.29s | 7,527 | 30 | 316,572 |
| 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 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 146.93s | 71,846 | 7,156 | 86,976 | |
| Hy4 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 267.91s | 125,919 | 3,774 | 258,187 |
| 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 | |
| Hy4 | 6.1 | 5.6 | 66.7% | 1 | 144.49s | 7,197 | 141 | 151,840 |
| 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 | 3.4 | 1.6 | 44.4% | 3 | 124.13s | 628 | 232 | 73,792 | |
| Hy4 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 483.36s | 831 | 3 | 577,708 |
| 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 | |
| Hy4 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 265.14s | 525 | 29 | 135,794 |
| 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 | |
| Hy4 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 233.35s | 732 | 8 | 264,384 |
| 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 | |
| Hy4 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 214.71s | 750 | 153 | 334,702 |
| 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 | |
| Hy4 | 4.6 | 1.8 | 66.7% | 1 | 32.48s | 17,212 | 346 | 9,097 |
| 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 | |
| Hy4 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 108.44s | 246 | 16 | 33,655 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5 NanomediumMistral Large 4nonevsGPT-5 NanomediumDeepSeek V4.1 Flash 1017nonevsHy4highGPT-5.6 TerranonevsHy4highSeed 2.1 TurbononevsGPT-5 NanomediumQwen3.8 Flash NextnonevsHy4highGPT-5 NanomediumvsHy4noneDeepSeek V4.1 FlashnonevsHy4highLing 3.0 FlashhighvsGPT-5 NanomediumQwen3.7 FlashnonevsHy4highDeepSeek V4.1 FlashnonevsGPT-5 NanomediumNemotron 3 Ultranone免费可用vsHy4high