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Seed-2.0-Code (medium) vs GPT-5.6 Luna (medium)

平均分几乎持平,为 7.4 vs 7.4。 GPT-5.6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.065 vs $1.275。 GPT-5.6 Luna (medium) 更快,为 9.64s vs 100.65s,通过率为 65.2% vs 62.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#135
总输出令牌
384,093
响应时间(平均)
100.65s
总成本
$1.275
排名
#132
总输出令牌
47,986
响应时间(平均)
9.64s
总成本
$0.065
推荐模型 GPT-5.6 Luna (medium)

它在这里得分最高(7.4),同时成本比Seed-2.0-Code (medium)低约 19.8 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code medium 发布日期: 2026-08-12 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium 发布日期: 2026-07-09
分数 7.4 7.4
排名 #135 #132
可靠性 8.0 10.0
一致性 7.4 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 62.3%
不稳定测试 7 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 11.587 2.822
总成本 $1.275 $0.065
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 244,499 212,780
输出令牌 8,744 6,849
推理令牌 375,349 41,137
响应时间(平均) 100.65s 9.64s
响应时间(最大) 626.58s 58.09s
响应时间(总计) 2314.88s 221.62s
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.

#135 Seed-2.0-Code

medium
成本
$0.026
时间
122.8s
令牌
8,630 tok

#132 GPT-5.6 Luna

medium
成本
$0.014
时间
14.6s
令牌
2,362 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 8.9 7.8 88.9% 1 89.94s 8,247 496 44,062
GPT-5.6 Luna 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

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