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GPT-5.6 Luna (low) vs MiMo-V2.5 (medium)

MiMo-V2.5 (medium) 平均分领先,为 6.4 vs 6.2GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.051 vs $0.104GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 5.20s vs 46.28s,通过率为 54.5% vs 68.2%

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
#160
总输出令牌
327,048
响应时间(平均)
46.28s
总成本
$0.104
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它的得分接近这里的最高分(6.2 vs 6.4),同时成本比MiMo-V2.5 (medium)低约 2.0 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 medium 发布日期: 2026-04-22
分数 6.2 6.4
排名 #167 #160
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 7.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 54.5% 68.2%
不稳定测试 5 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.437 3.575
总成本 $0.051 $0.104
输入价格 $0.200 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 96,355 105,456
输出令牌 8,213 7,108
推理令牌 18,073 319,940
响应时间(平均) 5.20s 46.28s
响应时间(最大) 19.44s 316.27s
响应时间(总计) 114.46s 1018.12s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 310B 总计 (15B 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

#160 MiMo-V2.5

medium
成本
$0.002
时间
54.8s
令牌
5,247 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
MiMo-V2.5 6.2 4.7 66.7% 2 97.14s 7,422 557 81,977

快速对比

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