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GPT-5.6 Luna (low) vs Qwen3.6 27B

GPT-5.6 Luna (low) 平均分领先,为 6.9 vs 6.3。 GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.049 vs $0.148。 GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 6.96s vs 12.71s,通过率为 56.5% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-24

已对比模型

排名
#201
总输出令牌
28,001
响应时间(平均)
6.96s
总成本
$0.049
排名
#256
总输出令牌
20,816
响应时间(平均)
12.71s
总成本
$0.148
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它在这里得分最高(6.9),同时成本比Qwen3.6 27B低约 3.0 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none 发布日期: 2026-04-20
分数 6.9 6.3
排名 #201 #256
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 7.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 56.5% 47.8%
不稳定测试 5 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.428 1.874
总成本 $0.049 $0.148
输入价格 $0.200 / 1M $0.320 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $3.250 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.030 / 1M
缓存写入价格 $0.250 / 1M 不适用
总输入令牌 202,680 250,919
输出令牌 9,230 20,816
推理令牌 18,771 0
响应时间(平均) 6.96s 12.71s
响应时间(最大) 45.74s 156.31s
响应时间(总计) 160.19s 292.29s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27B
开放状态 闭源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#201 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 tok

#256 Qwen3.6 27B

none
成本
$0.009
时间
83.0s
令牌
4,549 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
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

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