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AI BENCHY
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Seed-2.0-Code (low) vs GPT-5.6 Luna (high)

平均スコアは 7.7 vs 7.7 でほぼ同等です。 GPT-5.6 Luna (high) の benchmark コストが低く、$0.102 vs $0.681 です。 GPT-5.6 Luna (high) の方が高速で、18.68s vs 65.89s です、成功率は 80.3% vs 72.7% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-08-12

順位
#66
合計出力トークン
212,558
応答時間（平均）
65.89s
合計コスト
$0.681
順位
#69
合計出力トークン
155,998
応答時間（平均）
18.68s
合計コスト
$0.102
おすすめモデル GPT-5.6 Luna (high)

ここでは最高スコア（7.7）で、Seed-2.0-Code (low) より約 6.7 倍低コストです。

詳細比較

指標 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low リリース: 2026-08-12 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high リリース: 2026-07-09
スコア 7.7 7.7
順位 #66 #69
信頼性 5.7 10.0
一貫性 7.5 8.9
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 80.3% 72.7%
不安定なテスト 7 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 5.235 6.780
合計コスト $0.681 $0.102
入力価格 $0.500 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $3.000 / 1M $0.600 / 1M
合計入力トークン 85,648 80,918
出力トークン 8,142 5,088
推論トークン 204,416 150,910
応答時間（平均） 65.89s 18.68s
応答時間（最大） 485.92s 111.09s
応答時間（合計） 1449.53s 411.05s
パラメータ ~200B 総数 (~20B アクティブ) ~400B 総数 (~17B アクティブ)
公開状況 クローズド クローズド

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#66 Seed-2.0-Code

low
Provider returned error
コスト
$0.000
時間
0.3s
トークン
0 tok

#69 GPT-5.6 Luna

high
コスト
$0.033
時間
34.2s
トークン
5,484 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間（平均）

スコア vs 応答時間（平均）

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間（平均） 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Seed-2.0-Code 7.0 5.0 77.8% 2 109.70s 7,948 455 55,759
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

クイック比較

比較ペアを切り替え

Claude Opus 4.6mediumvsGPT-5.6 LunahighSeed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumGPT-5.6 LunahighvsSolar Pro 4xhighGPT-5.6 LunahighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsSeed-2.0-CodelowSeed-2.0-CodelowvsSolar Pro 4xhighSeed-2.0-CodelowvsQwen3.7 FlashhighClaude Opus 4.8lowvsGPT-5.6 LunahighSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 FlashhighSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 ProhighMiniMax M3mediumvsGPT-5.6 LunahighClaude Sonnet 4.6mediumvsSeed-2.0-Codelow