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GPT-5.6 Luna (low) vs Qwen3.5-35B-A3B (medium)

平均分几乎持平,为 6.2 vs 6.1GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.051 vs $1.140GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 5.20s vs 110.84s,通过率为 54.5% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#167
总输出令牌
26,286
响应时间(平均)
5.20s
总成本
$0.051
排名
#170
总输出令牌
893,463
响应时间(平均)
110.84s
总成本
$1.140
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它在这里得分最高(6.2),同时成本比Qwen3.5-35B-A3B (medium)低约 22.4 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B medium 发布日期: 2026-02-24
分数 6.2 6.1
排名 #167 #170
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 7.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 54.5% 65.2%
不稳定测试 5 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.437 9.806
总成本 $0.051 $1.140
输入价格 $0.200 / 1M $0.250 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 96,355 130,450
输出令牌 8,213 54,857
推理令牌 18,073 838,606
响应时间(平均) 5.20s 110.84s
响应时间(最大) 19.44s 950.25s
响应时间(总计) 114.46s 2438.58s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 35B 总计 (3B 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.

#167 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 tok

#170 Qwen3.5-35B-A3B

medium
成本
$0.009
时间
71.4s
令牌
8,631 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
Qwen3.5-35B-A3B 5.9 9.3 33.3% 0 206.65s 4,106 23,844 111,462

快速对比

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