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GPT-5.6 Luna (low) vs Qwen3.5-122B-A10B (medium)

Qwen3.5-122B-A10B (medium) 平均分领先,为 7.0 vs 6.9。 GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.075 vs $1.152。 GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 6.96s vs 66.96s,通过率为 56.5% vs 71.0%。

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
#165
总输出令牌
28,001
响应时间(平均)
6.96s
总成本
$0.075
排名
#158
总输出令牌
522,190
响应时间(平均)
66.96s
总成本
$1.152
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它的得分接近这里的最高分(6.9 vs 7.0),同时成本比Qwen3.5-122B-A10B (medium)低约 15.5 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B medium 发布日期: 2026-02-24
分数 6.9 7.0
排名 #165 #158
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 56.5% 71.0%
不稳定测试 5 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.428 9.196
总成本 $0.075 $1.152
输入价格 $0.200 / 1M $0.260 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $2.080 / 1M
总输入令牌 202,680 251,695
输出令牌 9,230 49,415
推理令牌 18,771 472,775
响应时间(平均) 6.96s 66.96s
响应时间(最大) 45.74s 519.30s
响应时间(总计) 160.19s 1539.99s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 122B 总计 (10B 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.

#165 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 tok

#158 Qwen3.5-122B-A10B

medium
成本
$0.019
时间
48.7s
令牌
6,034 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 10.0 33.3% 0 4.61s 7,302 557 3,535
Qwen3.5-122B-A10B 6.0 7.2 55.6% 1 114.48s 7,630 8,057 82,578

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