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AI BENCHY
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Ling-3.0-flash (high) vs GPT-5.6 Luna (low)

Ling-3.0-flash (high) が平均スコアでリードし、6.4 vs 6.2 です。 Ling-3.0-flash (high) の benchmark コストが低く、$0.021 vs $0.051 です。 GPT-5.6 Luna (low) の方が高速で、5.20s vs 13.70s です、成功率は 63.6% vs 54.5% 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: 2026-08-20

順位
#161
合計出力トークン
299,456
応答時間（平均）
13.70s
合計コスト
$0.021
順位
#167
合計出力トークン
26,286
応答時間（平均）
5.20s
合計コスト
$0.051
おすすめモデル Ling-3.0-flash (high)

ここでは最高スコア（6.4）で、GPT-5.6 Luna (low) より約 2.5 倍低コストです。

詳細比較

指標 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash high リリース: 2026-07-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low リリース: 2026-07-09
スコア 6.4 6.2
順位 #161 #167
信頼性 9.8 10.0
一貫性 8.6 8.2
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 54.5%
不安定なテスト 4 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.000 2.437
合計コスト $0.021 $0.051
入力価格 $0.021 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 132,044 96,355
出力トークン 92,135 8,213
推論トークン 207,321 18,073
応答時間（平均） 13.70s 5.20s
応答時間（最大） 75.27s 19.44s
応答時間（合計） 287.75s 114.46s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) ~400B 総数 (~17B アクティブ)
公開状況 オープンソース 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.

#161 Ling-3.0-flash

high
コスト
$0.000
時間
30.7s
トークン
10,576 tok

#167 GPT-5.6 Luna

low
コスト
$0.011
時間
10.2s
トークン
1,897 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
Ling-3.0-flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
GPT-5.6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 4.61s 7,302 557 3,535

クイック比較

比較ペアを切り替え

Gemma 4 31Bmedium無料で利用可能vsGPT-5.6 LunalowSeed-2.0-LitenonevsGPT-5.6 LunalowClaude Sonnet 5nonevsGPT-5.6 LunalowLing-3.0-flashhighvsMiMo-V2.5mediumGemini 3.1 Flash LiteminimalvsGPT-5.6 LunalowLing-3.0-flashhighvsLongCat 2.0noneGPT-5.6 LunalowvsQwen3.5-35B-A3BmediumDots 3 Note Previewlow無料で利用可能vsLing-3.0-flashhighGPT-5.6 LunalowvsQwen3.7 FlashnoneGemini 3.1 Flash LitenonevsGPT-5.6 LunalowGPT-5.6 LunalowvsQwen3.5-FlashmediumLing-3.0-flashhighvsQwen3.6 Max Previewnone