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Ling 3.1 Flash vs GPT-6 Luna

Der Durchschnittsscore ist mit 5.5 vs 5.5 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.026. Ling 3.1 Flash ist schneller mit 15.75s vs 20.48s, mit Erfolgsraten von 33.3% vs 40.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-03

Verglichene Modelle

Rang
#272
Gesamte Ausgabe-Token
85,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
15.75s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#274
Gesamte Ausgabe-Token
6,855
Antwortzeit (Durchschnitt)
20.48s
Gesamtkosten
$0.026
Empfohlenes Modell Ling 3.1 Flash

Es hat die stärkste Punktzahl in diesem Vergleich (5.5) und die beste Gesamtbalance aus Kosten und Antwortzeit über alle 2 Modelle.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none Veröffentlichung: 2026-10-03 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 5.5 5.5
Rang #272 #274
Zuverlässigkeit 9.8 9.9
Konsistenz 8.4 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 33.3% 40.6%
Instabile Tests 5 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 0.367
Gesamtkosten $0.000 $0.026
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.010 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 286,758 222,357
Ausgabe-Token 85,777 6,855
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 15.75s 20.48s
Antwortzeit (Maximum) 90.95s 98.62s
Antwortzeit (Gesamt) 362.23s 470.96s
Parameter 560B insgesamt (25B 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.

#272 Ling 3.1 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
171.4s
Token
20,178 tok

#274 GPT-6 Luna

none
Kosten
$0.002
Zeit
26.0s
Token
3,235 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 3.1 Flash 4.5 7.5 22.2% 1 31.85s 8,307 27,810 0
GPT-6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0

Schnellvergleich

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