Nemotron 3.5 Super VLvsQwen3.8-Flash-Next
Nemotron 3.5 Super VL 与 Qwen3.8-Flash-Next 有 8 个共同 benchmark，但两者公开成绩的测试模式不同，下方分数仅供参考，不判定胜负。
Nemotron 3.5 Super VL
NVIDIA · 2026-10-15 · 多模态大模型
Qwen3.8-Flash-Next
阿里巴巴 · 2026-08-26 · 推理大模型
测试模式不同的成绩
共 8 项。两款模型的公开成绩来自不同测试模式，分数不直接可比，不计入胜负和平均分差。
| 评测项 | Nemotron 3.5 Super VL | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| CharXiv RQ | 80.82Reported best (effort unspecified) | 90.60Extra-High (With Tools) |
| HLE | 29.20Reported best (effort unspecified) | 35.90Extra-High (No Tools) |
| DeepSWE | 24.65Unspecified Reasoning (With Tools) | 58.70Extra-High (With Tools) |
| SWE-bench Multilingual | 67.72Unspecified Reasoning (With Tools) | 81Extra-High (With Tools) |
| CritPt | 10.86Reported best (effort unspecified) | 11.10Thinking (No Tools) |
| GPQA Diamond | 89.52Reported best (effort unspecified) | 91.70Extra-High (No Tools) |
| τ³-Banking | 18.88Unspecified Reasoning (With Tools) | 45.40Thinking (With Tools) |
| MathVision | 78.16Reported best (effort unspecified) | 95.70Extra-High (With Tools) |
规格对比
| 字段 | Nemotron 3.5 Super VL | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| 发布机构 | NVIDIA | 阿里巴巴 |
| 发布时间 | 2026-10-15 | 2026-08-26 |
| 模型类型 | 多模态大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | MoE 架构 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 1200亿 | 1250亿 |
| 上下文长度 | 1M | 256K（原生，可扩展至 1M） |
| 最大输出 | 暂无数据 | 128K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | Nemotron 3.5 Super VL | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
| 文本输入 | 暂无公开价格 | ¥1 / 1M tokens |
| 文本输出 | 暂无公开价格 | ¥3 / 1M tokens |
部分模型公开价格不完整，缺失字段按"暂无公开价格"展示。
小结
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。