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GPT-5.6 Luna (high) vs GLM 5 (medium)

GLM 5 (medium) 平均分领先,为 7.7 vs 7.6GPT-5.6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.179 vs $0.228GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 16.49s vs 33.54s,通过率为 69.7% vs 78.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-08

已对比模型

排名
#94
总输出令牌
135,315
响应时间(平均)
16.49s
总成本
$0.179
排名
#88
总输出令牌
124,566
响应时间(平均)
33.54s
总成本
$0.228
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它的得分接近这里的最高分(7.6 vs 7.7),同时响应速度比GLM 5 (medium)快约 2.0 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 GLM 5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 7.6 7.7
排名 #94 #88
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.1
尝试次数 66/66 63/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 78.8%
不稳定测试 4 4
总运行次数 66 63
每个结果成本 6.100 1.668
总成本 $0.179 $0.228
输入价格 $0.200 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.920 / 1M
总输入令牌 80,927 35,224
输出令牌 5,088 21,570
推理令牌 130,227 102,996
响应时间(平均) 16.49s 33.54s
响应时间(最大) 111.09s 99.85s
响应时间(总计) 362.78s 435.99s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#94 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

#88 GLM 5

medium
成本
$0.005
时间
20.7s
令牌
2,068 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 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

快速对比

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