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DeepSeek V3.2 (medium) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 8.3 vs 6.3. GPT-6 Luna (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $0.152. GPT-6 Luna (medium) ist schneller mit 18.07s vs 70.08s, mit Erfolgsraten von 62.3% vs 73.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#244
Gesamte Ausgabe-Token
139,141
Antwortzeit (Durchschnitt)
70.08s
Gesamtkosten
$0.152
Rang
#88
Gesamte Ausgabe-Token
53,161
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.07s
Gesamtkosten
$0.047
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.3) und kostet etwa 3.2x weniger als DeepSeek V3.2 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium Veröffentlichung: 2025-12-01 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 6.3 8.3
Rang #244 #88
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.5 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 62.3% 73.9%
Instabile Tests 7 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.250 0.313
Gesamtkosten $0.152 $0.047
Eingabepreis $0.280 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $0.420 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.028 / 1M $0.010 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 306,662 203,193
Ausgabe-Token 17,819 5,751
Denk-Token 125,341 47,410
Antwortzeit (Durchschnitt) 70.08s 18.07s
Antwortzeit (Maximum) 376.10s 66.44s
Antwortzeit (Gesamt) 1611.86s 415.53s
Parameter 671B insgesamt (37B aktiv) ~400B insgesamt (~17B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#244 DeepSeek V3.2

medium
Kosten
$0.001
Zeit
53.6s
Token
1,932 tok

#88 GPT-6 Luna

medium
Kosten
$0.002
Zeit
23.6s
Token
2,966 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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