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Ember-1 vs GPT-5.6 Luna

平均分几乎持平,为 5.4 vs 5.3。 GPT-5.6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.786。 GPT-5.6 Luna 更快,为 3.78s vs 22.65s,通过率为 43.5% vs 34.8%。

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
#295
总输出令牌
11,832
响应时间(平均)
22.65s
总成本
$0.786
排名
#297
总输出令牌
8,000
响应时间(平均)
3.78s
总成本
$0.042
推荐模型 GPT-5.6 Luna

它在这里得分最高(5.3),同时成本比Ember-1低约 18.9 倍。

详细对比

指标 Ember-1 Ember-1 none 发布日期: 2026-09-28 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none 发布日期: 2026-07-09
分数 5.4 5.3
排名 #295 #297
可靠性 8.8 10.0
一致性 8.6 8.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 43.5% 34.8%
不稳定测试 4 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.817 2.814
总成本 $0.786 $0.042
输入价格 $3.000 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $1.200 / 1M
缓存读取价格 $0.300 / 1M $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.250 / 1M
总输入令牌 202,617 230,744
输出令牌 11,832 8,000
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 22.65s 3.78s
响应时间(最大) 93.12s 53.77s
响应时间(总计) 520.91s 86.83s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 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.

#295 Ember-1

none
成本
$0.156
时间
224.6s
令牌
10,555 tok

#297 GPT-5.6 Luna

none
成本
$0.016
时间
15.8s
令牌
2,685 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 5.5 10.0 33.3% 0 1.94s 7,485 393 0
GPT-5.6 Luna 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0

切换对比组合