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GPT-5.6 Luna (low) vs Qwen3.6 Flash

GPT-5.6 Luna (low) 平均分领先,为 6.9 vs 5.9。 GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.049 vs $0.139。 GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 6.96s vs 7.63s,通过率为 56.5% vs 33.3%。

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
#294
总输出令牌
57,714
响应时间(平均)
7.63s
总成本
$0.139
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 Flash低约 2.8 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 Flash Qwen3.6 Flash none 发布日期: 2026-04-20
分数 6.9 5.9
排名 #201 #294
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 9.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 56.5% 33.3%
不稳定测试 5 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.428 2.032
总成本 $0.049 $0.139
输入价格 $0.200 / 1M $0.188 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.125 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M 不适用
缓存写入价格 $0.250 / 1M $0.235 / 1M
总输入令牌 202,680 388,929
输出令牌 9,230 57,714
推理令牌 18,771 0
响应时间(平均) 6.96s 7.63s
响应时间(最大) 45.74s 93.47s
响应时间(总计) 160.19s 175.42s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) ~35B 总计 (~3B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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

#294 Qwen3.6 Flash

none
成本
$0.005
时间
20.1s
令牌
4,211 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 Flash 5.4 10.0 33.3% 0 1.79s 6,488 889 0

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