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GPT-5.6 Luna (high) vs GPT-5.6 Terra (low)

GPT-5.6 Luna (high) 平均分领先,为 8.0 vs 7.9。 GPT-5.6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.118 vs $0.435。 GPT-5.6 Terra (low) 更快,为 7.58s vs 18.39s,通过率为 71.0% vs 75.4%。

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
#96
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.118
排名
#101
总输出令牌
24,213
响应时间(平均)
7.58s
总成本
$0.435
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比GPT-5.6 Terra (low)低约 3.7 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra low 发布日期: 2026-07-09
分数 8.0 7.9
排名 #96 #101
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 75.4%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.882 5.277
总成本 $0.118 $0.435
输入价格 $0.200 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 $0.250 / 1M $2.500 / 1M
总输入令牌 197,896 176,890
输出令牌 6,211 5,688
推理令牌 133,184 18,525
响应时间(平均) 18.39s 7.58s
响应时间(最大) 111.09s 54.57s
响应时间(总计) 422.93s 174.39s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) ~1T 总计 (~60B 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.

#96 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

#101 GPT-5.6 Terra

low
成本
$0.034
时间
16.8s
令牌
2,348 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
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746
GPT-5.6 Terra 6.6 4.6 77.8% 2 9.56s 7,302 429 6,821

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