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Ling-3.0-flash vs GPT-6 Luna

Ling-3.0-flash が平均スコアでリードし、5.7 vs 5.6 です。 Ling-3.0-flash の benchmark コストが低く、$0.004 vs $0.012 です。 Ling-3.0-flash の方が高速で、3.56s vs 19.08s です、成功率は 27.3% vs 42.4% 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: 2026-09-23

比較対象モデル

順位
#252
合計出力トークン
12,777
応答時間(平均)
3.56s
合計コスト
$0.004
順位
#260
合計出力トークン
5,508
応答時間(平均)
19.08s
合計コスト
$0.012
おすすめモデル Ling-3.0-flash

ここでは最高スコア(5.7)で、GPT-6 Luna より約 3.4 倍低コストです。

詳細比較

指標 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash none リリース: 2026-07-24 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none リリース: 2026-09-23
スコア 5.7 5.6
順位 #252 #260
信頼性 10.0 9.9
一貫性 10.0 8.1
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 42.4%
不安定なテスト 0 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.000 0.164
合計コスト $0.004 $0.012
入力価格 $0.021 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $0.500 / 1M
合計入力トークン 123,993 87,216
出力トークン 12,777 5,508
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 3.56s 19.08s
応答時間(最大) 17.51s 98.62s
応答時間(合計) 74.74s 419.83s
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.

#252 Ling-3.0-flash

none
コスト
$0.000
時間
11.6s
トークン
2,781 tok

#260 GPT-6 Luna

none
コスト
$0.002
時間
26.0s
トークン
3,235 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 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
GPT-6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0

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