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LFM3-1.7B (default) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) が平均スコアでリードし、8.3 vs 4.1 です。 GPT-6 Luna (medium) の benchmark コストが低く、$0.047 vs $0.084 です。 LFM3-1.7B (default) の方が高速で、16.99s vs 18.07s です、成功率は 34.8% vs 73.9% 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: 2026-11-10

比較対象モデル

順位
#430
合計出力トークン
329,997
応答時間(平均)
16.99s
合計コスト
$0.084
順位
#118
合計出力トークン
53,161
応答時間(平均)
18.07s
合計コスト
$0.047
おすすめモデル GPT-6 Luna (medium)

ここでは最高スコア(8.3)で、LFM3-1.7B (default) より約 1.8 倍低コストです。

詳細比較

指標 LFM3-1.7B LFM3-1.7B default リリース: 2026-11-06 無料で利用可能 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium リリース: 2026-09-23
スコア 4.1 8.3
順位 #430 #118
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.2 8.9
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 34.8% 73.9%
不安定なテスト 5 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.672 0.313
合計コスト $0.084 $0.047
入力価格 $0.080 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $0.200 / 1M $0.500 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.020 / 1M $0.010 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし $0.125 / 1M
合計入力トークン 219,830 203,193
出力トークン 5,711 5,751
推論トークン 324,286 47,410
応答時間(平均) 16.99s 18.07s
応答時間(最大) 56.52s 66.44s
応答時間(合計) 390.77s 415.53s
パラメータ 1.7B ~400B 総数 (~17B アクティブ)
公開状況 重み公開 クローズド

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

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.

#430 LiquidAI: LFM3-1.7B

default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
コスト
$0.002
時間
23.3s
トークン
8,320 tok

#118 GPT-6 Luna

medium
コスト
$0.002
時間
23.6s
トークン
2,966 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
LFM3-1.7B 2.9 10.0 0.0% 0 26.48s 7,461 0 73,728
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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