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Ling 3.0 Flash vs GPT-5.6 Luna

GPT-5.6 Luna führt beim Durchschnittsscore mit 5.3 vs 5.2. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.042. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 3.78s, mit Erfolgsraten von 26.1% vs 34.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#304
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Rang
#297
Gesamte Ausgabe-Token
8,000
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.78s
Gesamtkosten
$0.042
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (5.2 vs 5.3) und es kostet etwa 12.2x weniger als GPT-5.6 Luna.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none Veröffentlichung: 2026-07-09
Punktzahl 5.2 5.3
Rang #304 #297
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 10.0 8.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 26.1% 34.8%
Instabile Tests 0 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 2.814
Gesamtkosten $0.004 $0.042
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $1.200 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.250 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 123,993 230,744
Ausgabe-Token 12,777 8,000
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.40s 3.78s
Antwortzeit (Maximum) 17.51s 53.77s
Antwortzeit (Gesamt) 74.77s 86.83s
Parameter 124B insgesamt (5.1B 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.

#304 Ling 3.0 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
11.6s
Token
2,781 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
Ling 3.0 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
GPT-5.6 Luna 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0

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