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GPT-5.6 Luna (high) vs GLM 5.3 FlashX (max)

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 $0.207 vs $0.623。 GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.39s vs 43.97s,通过率为 71.0% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#91
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.207
排名
#97
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比GLM 5.3 FlashX (max)低约 3.0 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 8.0 7.9
排名 #91 #97
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% 78.3%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.882 4.153
总成本 $0.207 $0.623
输入价格 $0.200 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 197,896 322,894
输出令牌 6,211 8,010
推理令牌 133,184 394,755
响应时间(平均) 18.39s 43.97s
响应时间(最大) 111.09s 390.70s
响应时间(总计) 422.93s 1011.29s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#91 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

#97 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

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