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Seed-2.0-Code (low) vs GPT-5.6 Luna (high)

Seed-2.0-Code (low) 平均分领先,为 8.1 vs 8.0。 GPT-5.6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.118 vs $0.881。 GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.39s vs 73.02s,通过率为 78.3% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#130
总输出令牌
253,807
响应时间(平均)
73.02s
总成本
$0.881
排名
#135
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.118
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它的得分接近这里的最高分(8.0 vs 8.1),同时成本比Seed-2.0-Code (low)低约 7.5 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low 发布日期: 2026-08-12 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09
分数 8.1 8.0
排名 #130 #135
可靠性 8.9 10.0
一致性 7.9 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 71.0%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.288 5.882
总成本 $0.881 $0.118
输入价格 $0.500 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $1.200 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.250 / 1M
总输入令牌 237,604 197,896
输出令牌 9,617 6,211
推理令牌 244,190 133,184
响应时间(平均) 73.02s 18.39s
响应时间(最大) 485.92s 111.09s
响应时间(总计) 1679.49s 422.93s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#130 Seed-2.0-Code

low
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.3s
令牌
0 tok

#135 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Seed-2.0-Code 7.0 7.1 55.6% 1 109.70s 7,948 455 55,759
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

切换对比组合