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Ember-1 (high) vs GPT-5.6 Luna (low)

平均分几乎持平,为 6.9 vs 6.9。 GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.075 vs $2.405。 GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 6.96s vs 58.14s,通过率为 71.0% vs 56.5%。

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
#163
总输出令牌
121,223
响应时间(平均)
58.14s
总成本
$2.405
排名
#165
总输出令牌
28,001
响应时间(平均)
6.96s
总成本
$0.075
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它在这里得分最高(6.9),同时成本比Ember-1 (high)低约 32.4 倍。

详细对比

指标 Ember-1 Ember-1 high 发布日期: 2026-09-28 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09
分数 6.9 6.9
排名 #163 #165
可靠性 8.6 10.0
一致性 7.2 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 56.5%
不稳定测试 8 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 20.041 2.428
总成本 $2.405 $0.075
输入价格 $3.000 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 195,489 202,680
输出令牌 12,475 9,230
推理令牌 108,748 18,771
响应时间(平均) 58.14s 6.96s
响应时间(最大) 255.06s 45.74s
响应时间(总计) 1337.19s 160.19s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#163 Ember-1

high
成本
$0.038
时间
55.1s
令牌
2,671 tok

#165 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 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
Ember-1 8.2 7.2 88.9% 1 72.23s 7,144 1,281 23,093
GPT-5.6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 4.61s 7,302 557 3,535

快速对比

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