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GPT-6 Luna (medium) vs GLM 5.2 (high)

GLM 5.2 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 8.4 vs 8.3. GPT-6 Luna (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $4.632. GPT-6 Luna (medium) ist schneller mit 18.07s vs 69.11s, mit Erfolgsraten von 73.9% vs 71.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-26

Verglichene Modelle

Rang
#103
Gesamte Ausgabe-Token
53,161
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.07s
Gesamtkosten
$0.047
Rang
#98
Gesamte Ausgabe-Token
382,333
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.11s
Gesamtkosten
$4.632
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.3 vs 8.4) und es kostet etwa 98.8x weniger als GLM 5.2 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium Veröffentlichung: 2026-09-23 GLM 5.2 GLM 5.2 high Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.3 8.4
Rang #103 #98
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.9 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 73.9% 71.0%
Instabile Tests 3 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.313 7.314
Gesamtkosten $0.047 $4.632
Eingabepreis $0.100 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.010 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 203,193 288,913
Ausgabe-Token 5,751 79,462
Denk-Token 47,410 303,120
Antwortzeit (Durchschnitt) 18.07s 69.11s
Antwortzeit (Maximum) 66.44s 599.43s
Antwortzeit (Gesamt) 415.53s 1589.43s
Parameter ~400B insgesamt (~17B aktiv) 744B insgesamt (40B 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.

#103 GPT-6 Luna

medium
Kosten
$0.002
Zeit
23.6s
Token
2,966 tok

#98 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
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-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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