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GPT-5.6 Luna (high) vs Qwen3.8 Flash Next (low)

平均分几乎持平,为 8.0 vs 8.0。 Qwen3.8 Flash Next (low) benchmark 成本更低,为 ~$0.045 vs $0.118。 GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.39s vs 23.66s,通过率为 71.0% vs 79.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#92
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.118
排名
#96
总输出令牌
135,295
响应时间(平均)
23.66s
总成本
~$0.045
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next (low)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比GPT-5.6 Luna (high)低约 2.6 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next low 发布日期: 2026-10-04
分数 8.0 8.0
排名 #92 #96
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% 79.7%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.882 ~0.299
总成本 $0.118 ~$0.045
输入价格 $0.200 / 1M 不适用
输出价格 $1.200 / 1M 不适用
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 197,896 342,163
输出令牌 6,211 1,518
推理令牌 133,184 133,777
响应时间(平均) 18.39s 23.66s
响应时间(最大) 111.09s 166.72s
响应时间(总计) 422.93s 544.16s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 180B 总计 (6B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

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.

#92 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

#96 Qwen3.8 Flash Next

low
成本
~$0.002
时间
47.2s
令牌
5,270 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
Qwen3.8 Flash Next 10.0 10.0 100.0% 0 29.46s 8,127 397 24,147

快速对比

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