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MiniMax M3 (medium) vs GPT-5.6 Luna (high)

GPT-5.6 Luna (high) 平均分领先,为 8.0 vs 6.7。 GPT-5.6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.118 vs $0.422。 GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.39s vs 77.03s,通过率为 59.4% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-24

已对比模型

排名
#216
总输出令牌
268,293
响应时间(平均)
77.03s
总成本
$0.422
排名
#113
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.118
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比MiniMax M3 (medium)低约 3.6 倍。

详细对比

指标 MiniMax M3 MiniMax M3 medium 发布日期: 2026-06-01 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09
分数 6.7 8.0
排名 #216 #113
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.1 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 71.0%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.381 5.882
总成本 $0.422 $0.118
输入价格 $0.300 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.200 / 1M
缓存读取价格 $0.060 / 1M $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.250 / 1M
总输入令牌 166,517 197,896
输出令牌 107,386 6,211
推理令牌 217,548 133,184
响应时间(平均) 77.03s 18.39s
响应时间(最大) 431.03s 111.09s
响应时间(总计) 1694.74s 422.93s
参数量 428B 总计 (23B 激活) ~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.

#216 MiniMax M3

medium
成本
$0.012
时间
154.4s
令牌
10,018 tok

#113 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 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
MiniMax M3 6.1 6.5 55.6% 1 144.74s 5,804 6,223 32,667
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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