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GPT-6 Luna — high vs medium

medium führt beim Durchschnittsscore mit 8.3 vs 7.7. medium hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $0.074. medium ist schneller mit 18.07s vs 20.37s, mit Erfolgsraten von 73.9% vs 73.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#135
Gesamte Ausgabe-Token
101,587
Antwortzeit (Durchschnitt)
20.37s
Gesamtkosten
$0.074
Rang
#95
Gesamte Ausgabe-Token
53,161
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.07s
Gesamtkosten
$0.047
Empfohlenes Modell medium

Es hat hier die beste Punktzahl (8.3) und kostet etwa 1.6x weniger als GPT-6 Luna (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik GPT-6 Luna GPT-6 Luna high Veröffentlichung: 2026-09-23 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 7.7 8.3
Rang #135 #95
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.7 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 73.9% 73.9%
Instabile Tests 4 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.492 0.313
Gesamtkosten $0.074 $0.047
Eingabepreis $0.100 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.010 / 1M $0.010 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 229,986 203,193
Ausgabe-Token 6,037 5,751
Denk-Token 95,550 47,410
Antwortzeit (Durchschnitt) 20.37s 18.07s
Antwortzeit (Maximum) 106.93s 66.44s
Antwortzeit (Gesamt) 468.52s 415.53s
Parameter ~400B insgesamt (~17B 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.

#135 GPT-6 Luna

high
Kosten
$0.003
Zeit
49.2s
Token
5,231 tok

#95 GPT-6 Luna

medium
Kosten
$0.002
Zeit
23.6s
Token
2,966 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-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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