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

GPT-6 Luna (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 8.3 vs 4.6. GPT-6 Luna (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $0.119. GPT-6 Luna (medium) ist schneller mit 18.07s vs 22.44s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 73.9%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#351
Gesamte Ausgabe-Token
57,866
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.44s
Gesamtkosten
$0.119
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 2.5x weniger als DeepSeek V3.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 4.6 8.3
Rang #351 #88
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 73.9%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.943 0.313
Gesamtkosten $0.119 $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 342,158 203,193
Ausgabe-Token 32,853 5,751
Denk-Token 25,013 47,410
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.44s 18.07s
Antwortzeit (Maximum) 122.50s 66.44s
Antwortzeit (Gesamt) 516.03s 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.

#351 DeepSeek V3.2

none
Kosten
$0.002
Zeit
7.0s
Token
1,046 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 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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