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Ember-1 vs GPT-5.6 Luna

Der Durchschnittsscore ist mit 5.4 vs 5.3 praktisch gleichauf. GPT-5.6 Luna hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.042 vs $0.786. GPT-5.6 Luna ist schneller mit 3.78s vs 22.65s, mit Erfolgsraten von 43.5% vs 34.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-07

Verglichene Modelle

Rang
#295
Gesamte Ausgabe-Token
11,832
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.65s
Gesamtkosten
$0.786
Rang
#297
Gesamte Ausgabe-Token
8,000
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.78s
Gesamtkosten
$0.042
Empfohlenes Modell GPT-5.6 Luna

Es hat hier die beste Punktzahl (5.3) und kostet etwa 18.9x weniger als Ember-1.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ember-1 Ember-1 none Veröffentlichung: 2026-09-28 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none Veröffentlichung: 2026-07-09
Punktzahl 5.4 5.3
Rang #295 #297
Zuverlässigkeit 8.8 10.0
Konsistenz 8.6 8.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 43.5% 34.8%
Instabile Tests 4 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 9.817 2.814
Gesamtkosten $0.786 $0.042
Eingabepreis $3.000 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $15.000 / 1M $1.200 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.300 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.250 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 202,617 230,744
Ausgabe-Token 11,832 8,000
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.65s 3.78s
Antwortzeit (Maximum) 93.12s 53.77s
Antwortzeit (Gesamt) 520.91s 86.83s
Parameter ~2.8T insgesamt (~104B aktiv) ~400B insgesamt (~17B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen 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.

#295 Ember-1

none
Kosten
$0.156
Zeit
224.6s
Token
10,555 tok

#297 GPT-5.6 Luna

none
Kosten
$0.016
Zeit
15.8s
Token
2,685 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
Ember-1 5.5 10.0 33.3% 0 1.94s 7,485 393 0
GPT-5.6 Luna 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0

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