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AI BENCHY
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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs OpenAI: GPT-5.6 Luna

Resumo

GPT-5.6 Luna (high) lidera na pontuação média com 7.7 vs 7.0. DeepSeek V3.2 (medium) tem menor custo de benchmark com $0.078 vs $1.017. GPT-5.6 Luna (high) é mais rápido com 18.68s vs 68.62s, com taxas de acerto de 65.2% vs 72.7%.

Modelo recomendadoGPT-5.6 Luna (high)Tem a melhor pontuação aqui (7.7) e responde cerca de 3.7x mais rápido que DeepSeek V3.2 (medium).

Benchmarks gerados a partir das suítes de teste do AI BENCHY em: 2026-07-17

Métrica DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium Lançamento: 2025-12-01 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high Lançamento: 2026-07-09
Pontuação 7.0 7.7
Posição #73 #42
Confiabilidade 10.0 10.0
Consistência 7.4 8.9
Testes corretos
Taxa de acerto por tentativa 65.2% 72.7%
Testes instáveis 7 3
Execuções totais 66 66
Custo por resultado 0.671 6.780
Custo total $0.078 $1.017
Preço de entrada $0.269 / 1M $1.000 / 1M
Preço de saída $0.400 / 1M $6.000 / 1M
Total de tokens de entrada 101,047 80,918
Tokens de saída 11,834 5,088
Tokens de raciocínio 117,014 150,910
Tempo de resposta (médio) 68.62s 18.68s
Tempo de resposta (máx.) 376.10s 111.09s
Tempo de resposta (total) 1509.53s 411.05s

Geração showcase

Hamster playing table tennis

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

#73 DeepSeek V3.2

medium
Custo
$0.001
Tempo
53.6s
Tokens
1,932 tok

#42 GPT-5.6 Luna

high
Custo
$0.033
Tempo
34.2s
Tokens
5,484 tok

Melhores modelos por pontuação

Pontuação vs custo total

Tempo de resposta (médio)

Pontuação vs Tempo de resposta (médio)

Total de tokens de saída

Pontuação vs Total de tokens de saída

Detalhamento por categoria

Programação Pontuação Consistência Taxa de acerto por tentativa Testes instáveis Testes corretos Tempo de resposta (médio) Tokens de entrada Tokens de saída Tokens de raciocínio
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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