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GPT-6 Luna (low) vs Qwen3.8 Flash Next (medium)

平均スコアは 7.6 vs 7.6 でほぼ同等です。 GPT-6 Luna (low) の benchmark コストが低く、$0.033 vs ~$0.047 です。 GPT-6 Luna (low) の方が高速で、23.23s vs 24.79s です、成功率は 63.8% vs 75.4% 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: 2026-10-05

比較対象モデル

順位
#120
合計出力トークン
24,880
応答時間(平均)
23.23s
合計コスト
$0.033
順位
#119
合計出力トークン
143,965
応答時間(平均)
24.79s
合計コスト
~$0.047
おすすめモデル GPT-6 Luna (low)

この比較で最も高いスコア(7.6)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 GPT-6 Luna GPT-6 Luna low リリース: 2026-09-23 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next medium リリース: 2026-10-04
スコア 7.6 7.6
順位 #120 #119
信頼性 9.7 10.0
一貫性 8.5 7.9
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 63.8% 75.4%
不安定なテスト 4 6
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.267 ~0.314
合計コスト $0.033 ~$0.047
入力価格 $0.100 / 1M 該当なし
出力価格 $0.500 / 1M 該当なし
キャッシュ読み取り料金 $0.010 / 1M 該当なし
キャッシュ書き込み料金 $0.125 / 1M 該当なし
合計入力トークン 195,928 278,792
出力トークン 5,728 1,695
推論トークン 19,152 142,270
応答時間(平均) 23.23s 24.79s
応答時間(最大) 89.37s 159.62s
応答時間(合計) 534.22s 570.26s
パラメータ ~400B 総数 (~17B アクティブ) 180B 総数 (6B アクティブ)
公開状況 クローズド 重み公開

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.

#120 GPT-6 Luna

low
コスト
$0.002
時間
19.2s
トークン
2,598 tok

#119 Qwen3.8 Flash Next

medium
コスト
~$0.002
時間
40.7s
トークン
4,059 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
GPT-6 Luna 6.0 7.2 55.6% 1 15.39s 7,302 493 6,655
Qwen3.8 Flash Next 10.0 10.0 100.0% 0 45.53s 7,893 346 37,643

クイック比較

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