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GPT-5.6 Luna vs Hy4 preview (low)

Hy4 preview (low) führt beim Durchschnittsscore mit 5.4 vs 5.3. GPT-5.6 Luna hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.042 vs $1.844. GPT-5.6 Luna ist schneller mit 3.78s vs 207.21s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 21.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-24

Verglichene Modelle

Rang
#334
Gesamte Ausgabe-Token
8,000
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.78s
Gesamtkosten
$0.042
Rang
#329
Gesamte Ausgabe-Token
687,477
Antwortzeit (Durchschnitt)
207.21s
Gesamtkosten
$1.844
Empfohlenes Modell GPT-5.6 Luna

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (5.3 vs 5.4) und es kostet etwa 44.3x weniger als Hy4 preview (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none Veröffentlichung: 2026-07-09 Hy4 preview Hy4 preview low Veröffentlichung: 2026-08-29
Punktzahl 5.3 5.4
Rang #334 #329
Zuverlässigkeit 10.0 6.5
Konsistenz 8.8 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 21.7%
Instabile Tests 3 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 2.814 61.455
Gesamtkosten $0.042 $1.844
Eingabepreis $0.200 / 1M $0.751 / 1M
Ausgabepreis $1.200 / 1M $2.251 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.020 / 1M $0.038 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.250 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 230,744 162,180
Ausgabe-Token 8,000 5,030
Denk-Token 0 682,447
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.78s 207.21s
Antwortzeit (Maximum) 53.77s 597.45s
Antwortzeit (Gesamt) 86.83s 4765.91s
Parameter ~400B insgesamt (~17B aktiv) 770B insgesamt (49B aktiv)
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.

#334 GPT-5.6 Luna

none
Kosten
$0.016
Zeit
15.8s
Token
2,685 tok

#329 Hy4 preview

low
Provider returned error
Kosten
$0.000
Zeit
1.1s
Token
0 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 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0
Hy4 preview 5.2 8.6 0.0% 0 219.15s 6,110 135 96,407

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