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Seed-2.0-Code vs GPT-6 Luna

平均分几乎持平,为 5.4 vs 5.5。 GPT-6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.257。 Seed-2.0-Code 更快,为 17.51s vs 20.48s,通过率为 37.7% vs 40.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#322
总输出令牌
32,069
响应时间(平均)
17.51s
总成本
$0.257
排名
#319
总输出令牌
6,855
响应时间(平均)
20.48s
总成本
$0.026
推荐模型 GPT-6 Luna

它在这里得分最高(5.5),同时成本比Seed-2.0-Code低约 10.0 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code none 发布日期: 2026-08-12 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23
分数 5.4 5.5
排名 #322 #319
可靠性 9.0 9.9
一致性 7.9 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 37.7% 40.6%
不稳定测试 6 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.268 0.367
总成本 $0.257 $0.026
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 319,668 222,357
输出令牌 32,069 6,855
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 17.51s 20.48s
响应时间(最大) 132.84s 98.62s
响应时间(总计) 402.66s 470.96s
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.

#322 Seed-2.0-Code

none
成本
$0.030
时间
140.6s
令牌
9,924 tok

#319 GPT-6 Luna

none
成本
$0.002
时间
26.0s
令牌
3,235 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 3.6 9.8 0.0% 0 13.42s 7,230 505 0
GPT-6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0

切换对比组合