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GPT-5.6 Luna (low) vs GLM 5.3 FlashX (low)

GLM 5.3 FlashX (low) 平均分领先，为 6.3 vs 6.2。 GPT-5.6 Luna (low) benchmark 成本更低，为 $0.051 vs $0.090。 GPT-5.6 Luna (low) 更快，为 5.20s vs 6.58s，通过率为 54.5% vs 65.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-21

已对比模型

排名
#205
总输出令牌
26,286
响应时间（平均）
5.20s
总成本
$0.051
排名
#201
总输出令牌
37,036
响应时间（平均）
6.58s
总成本
$0.090
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它的得分接近这里的最高分（6.2 vs 6.3），同时成本比GLM 5.3 FlashX (low)低约 1.8 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low 发布日期: 2026-09-21
分数 6.2 6.3
排名 #205 #201
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 7.0
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 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.437 0.816
总成本 $0.051 $0.090
输入价格 $0.200 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 96,355 117,325
输出令牌 8,213 10,494
推理令牌 18,073 26,542
响应时间（平均） 5.20s 6.58s
响应时间（最大） 19.44s 73.01s
响应时间（总计） 114.46s 144.85s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#205 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 tok

#201 GLM 5.3 FlashX

low
成本
$0.002
时间
8.4s
令牌
1,526 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
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

快速对比

切换对比组合

Gemma 4 31Bmedium免费可用vsGPT-5.6 LunalowSeed-2.0-LitenonevsGPT-5.6 LunalowClaude Sonnet 5nonevsGPT-5.6 LunalowGPT-5.6 LunalowvsMiMo-V2.6-PrononeGemini 3.1 Flash LiteminimalvsGPT-5.6 LunalowGPT-5.6 LunalowvsQwen3.5-35B-A3BmediumGPT-5.6 LunalowvsQwen3.7 FlashnoneGemini 3.1 Flash LitenonevsGPT-5.6 LunalowGPT-5.6 LunalowvsQwen3.5-FlashmediumTrinity Large ThinkingmediumvsGPT-5.6 LunalowGPT-5.6 LunalowvsQwen3.6 FlashnoneGemma 4 31Bnone免费可用vsGPT-5.6 Lunalow