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LFM3-1.7B (default) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) 平均分领先,为 8.3 vs 4.1。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.084。 LFM3-1.7B (default) 更快,为 16.99s vs 18.07s,通过率为 34.8% vs 73.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#430
总输出令牌
329,997
响应时间(平均)
16.99s
总成本
$0.084
排名
#118
总输出令牌
53,161
响应时间(平均)
18.07s
总成本
$0.047
推荐模型 GPT-6 Luna (medium)

它在这里得分最高(8.3),同时成本比LFM3-1.7B (default)低约 1.8 倍。

详细对比

指标 LFM3-1.7B LFM3-1.7B default 发布日期: 2026-11-06 免费可用 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23
分数 4.1 8.3
排名 #430 #118
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 34.8% 73.9%
不稳定测试 5 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.672 0.313
总成本 $0.084 $0.047
输入价格 $0.080 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.200 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 219,830 203,193
输出令牌 5,711 5,751
推理令牌 324,286 47,410
响应时间(平均) 16.99s 18.07s
响应时间(最大) 56.52s 66.44s
响应时间(总计) 390.77s 415.53s
参数量 1.7B ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 权重可用 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.

#430 LiquidAI: LFM3-1.7B

default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.002
时间
23.3s
令牌
8,320 tok

#118 GPT-6 Luna

medium
成本
$0.002
时间
23.6s
令牌
2,966 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
LFM3-1.7B 2.9 10.0 0.0% 0 26.48s 7,461 0 73,728
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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