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GPT-5.6 Luna (high) vs Qwen3.5-27B (medium)

GPT-5.6 Luna (high) führt beim Durchschnittsscore mit 8.0 vs 7.9. GPT-5.6 Luna (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.118 vs $1.135. GPT-5.6 Luna (high) ist schneller mit 18.39s vs 114.73s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 76.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#96
Gesamte Ausgabe-Token
139,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.39s
Gesamtkosten
$0.118
Rang
#102
Gesamte Ausgabe-Token
635,288
Antwortzeit (Durchschnitt)
114.73s
Gesamtkosten
$1.135
Empfohlenes Modell GPT-5.6 Luna (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.0) und kostet etwa 9.6x weniger als Qwen3.5-27B (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high Veröffentlichung: 2026-07-09 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium Veröffentlichung: 2026-02-24
Punktzahl 8.0 7.9
Rang #96 #102
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.6 7.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 76.8%
Instabile Tests 4 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 5.882 8.104
Gesamtkosten $0.118 $1.135
Eingabepreis $0.200 / 1M $0.195 / 1M
Ausgabepreis $1.200 / 1M $1.560 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.020 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben $0.250 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 197,896 288,919
Ausgabe-Token 6,211 17,484
Denk-Token 133,184 617,804
Antwortzeit (Durchschnitt) 18.39s 114.73s
Antwortzeit (Maximum) 111.09s 1026.43s
Antwortzeit (Gesamt) 422.93s 2638.74s
Parameter ~400B insgesamt (~17B aktiv) 27B
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

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.

#96 GPT-5.6 Luna

high
Kosten
$0.033
Zeit
34.2s
Token
5,484 tok

#102 Qwen3.5-27B

medium
Kosten
$0.008
Zeit
62.0s
Token
3,099 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
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388

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