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OpenAI: GPT-5.6 Luna vs Qwen: Qwen3.5-Flash

平均分几乎持平,为 6.2 vs 6.2Qwen3.5-Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.139 vs $0.249GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 5.04s vs 84.82s,通过率为 56.1% vs 69.7%

推荐模型GPT-5.6 Luna (low)它在这里得分最高(6.2),同时响应速度比Qwen3.5-Flash (medium)快约 16.8 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-17

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.5-Flash Qwen3.5-Flash medium 发布日期: 2026-02-24
分数 6.2 6.2
排名 #111 #108
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 7.8
测试正确
尝试通过率 56.1% 69.7%
不稳定测试 5 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.490 1.361
总成本 $0.249 $0.139
输入价格 $1.000 / 1M $0.065 / 1M
输出价格 $6.000 / 1M $0.260 / 1M
总输入令牌 96,346 118,499
输出令牌 8,211 12,284
推理令牌 17,227 490,610
响应时间(平均) 5.04s 84.82s
响应时间(最大) 19.44s 515.38s
响应时间(总计) 110.88s 1781.22s

Hamster playing table tennis

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

#111 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 tok

#108 Qwen3.5-Flash

medium
成本
$0.002
时间
25.8s
令牌
4,294 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-Flash 3.7 7.2 22.2% 1 58.87s 6,685 302 90,081

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