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GPT-5.6 Luna (high) vs MiMo-V2.6-Flash (low)

平均分几乎持平,为 7.6 vs 7.6MiMo-V2.6-Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.174 vs $0.179GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 16.49s vs 52.15s,通过率为 69.7% vs 66.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#103
总输出令牌
135,315
响应时间(平均)
16.49s
总成本
$0.179
排名
#101
总输出令牌
556,370
响应时间(平均)
52.15s
总成本
$0.174
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它在这里得分最高(7.6),同时响应速度比MiMo-V2.6-Flash (low)快约 3.2 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09 MiMo-V2.6-Flash MiMo-V2.6-Flash low 发布日期: 2026-09-22
分数 7.6 7.6
排名 #103 #101
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 66.7%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 6.100 1.444
总成本 $0.179 $0.174
输入价格 $0.200 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 80,927 124,601
输出令牌 5,088 8,926
推理令牌 130,227 547,444
响应时间(平均) 16.49s 52.15s
响应时间(最大) 111.09s 345.18s
响应时间(总计) 362.78s 1147.24s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 309B 总计 (15B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#103 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

#101 MiMo-V2.6-Flash

low
成本
$0.009
时间
167.2s
令牌
29,794 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
MiMo-V2.6-Flash 8.4 7.4 88.9% 1 10.97s 7,422 405 21,894

快速对比

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