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Seed-2.0-Code (low) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) 平均分领先,为 8.3 vs 8.1。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.881。 GPT-6 Luna (medium) 更快,为 18.07s vs 73.02s,通过率为 78.3% vs 73.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-02

已对比模型

排名
#86
总输出令牌
253,807
响应时间(平均)
73.02s
总成本
$0.881
排名
#79
总输出令牌
53,161
响应时间(平均)
18.07s
总成本
$0.047
推荐模型 GPT-6 Luna (medium)

它在这里得分最高(8.3),同时成本比Seed-2.0-Code (low)低约 18.8 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low 发布日期: 2026-08-12 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23
分数 8.1 8.3
排名 #86 #79
可靠性 8.9 10.0
一致性 7.9 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 73.9%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.288 0.313
总成本 $0.881 $0.047
输入价格 $0.500 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 237,604 203,193
输出令牌 9,617 5,751
推理令牌 244,190 47,410
响应时间(平均) 73.02s 18.07s
响应时间(最大) 485.92s 66.44s
响应时间(总计) 1679.49s 415.53s
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.

#86 Seed-2.0-Code

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

#79 GPT-6 Luna

medium
成本
$0.002
时间
23.6s
令牌
2,966 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-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

快速对比

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