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DeepSeek V4 Pro 0423 vs GPT-5.6 Luna (medium)

GPT-5.6 Luna (medium) 平均分领先,为 7.4 vs 7.4。 GPT-5.6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.101 vs $0.311。 GPT-5.6 Luna (medium) 更快,为 9.64s vs 14.05s,通过率为 49.3% vs 62.3%。

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
#129
总输出令牌
46,004
响应时间(平均)
14.05s
总成本
$0.311
排名
#122
总输出令牌
47,986
响应时间(平均)
9.64s
总成本
$0.101
推荐模型 GPT-5.6 Luna (medium)

它在这里得分最高(7.4),同时成本比DeepSeek V4 Pro 0423低约 3.1 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none 发布日期: 2026-04-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium 发布日期: 2026-07-09
分数 7.4 7.4
排名 #129 #122
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.7 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 49.3% 62.3%
不稳定测试 4 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.341 2.822
总成本 $0.311 $0.101
输入价格 $0.783 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $1.566 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 304,186 212,780
输出令牌 46,004 6,849
推理令牌 0 41,137
响应时间(平均) 14.05s 9.64s
响应时间(最大) 119.44s 58.09s
响应时间(总计) 323.17s 221.62s
参数量 1.6T 总计 (49B 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.

#129 DeepSeek V4 Pro 0423

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#122 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
DeepSeek V4 Pro 0423 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
GPT-5.6 Luna 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

快速对比

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