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GPT-5.6 Luna (high) vs Qwen3.5-27B (medium)

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 $1.135。 GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.39s vs 114.73s,通过率为 71.0% vs 76.8%。

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
#96
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.118
排名
#102
总输出令牌
635,288
响应时间(平均)
114.73s
总成本
$1.135
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比Qwen3.5-27B (medium)低约 9.6 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium 发布日期: 2026-02-24
分数 8.0 7.9
排名 #96 #102
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 76.8%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.882 8.104
总成本 $0.118 $1.135
输入价格 $0.200 / 1M $0.195 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.560 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M 不适用
缓存写入价格 $0.250 / 1M 不适用
总输入令牌 197,896 288,919
输出令牌 6,211 17,484
推理令牌 133,184 617,804
响应时间(平均) 18.39s 114.73s
响应时间(最大) 111.09s 1026.43s
响应时间(总计) 422.93s 2638.74s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27B
开放状态 闭源 开源

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

#102 Qwen3.5-27B

medium
成本
$0.008
时间
62.0s
令牌
3,099 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
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388

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