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North Mini Code (medium) vs GPT-6 Luna

GPT-6 Luna 平均分领先,为 5.5 vs 5.4。 North Mini Code (medium) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.026。 GPT-6 Luna 更快,为 20.48s vs 140.39s,通过率为 42.0% vs 40.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#273
总输出令牌
1,818,271
响应时间(平均)
140.39s
总成本
$0.000
排名
#267
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),同时响应速度比North Mini Code (medium)快约 6.9 倍。

详细对比

指标 North Mini Code North Mini Code medium 发布日期: 2026-06-18 免费可用 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23
分数 5.4 5.5
排名 #273 #267
可靠性 8.9 9.9
一致性 8.6 8.2
尝试次数 61/69 69/69
测试正确
尝试通过率 42.0% 40.6%
不稳定测试 4 5
总运行次数 61 69
每个结果成本 0.000 0.367
总成本 $0.000 $0.026
输入价格 $0.000 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 166,347 222,357
输出令牌 423,884 6,855
推理令牌 1,394,387 0
响应时间(平均) 140.39s 20.48s
响应时间(最大) 786.72s 98.62s
响应时间(总计) 3229.07s 470.96s
参数量 30B 总计 (3B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#273 North Mini Code

medium
成本
$0.000
时间
51.8s
令牌
12,460 tok

#267 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
North Mini Code 4.5 4.9 33.3% 2 320.43s 7,119 219,891 561,569
GPT-6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0

快速对比

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