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GPT-5.6 Luna (medium) vs GLM 5.1 (medium)

GLM 5.1 (medium) 平均分领先,为 7.5 vs 7.4。 GPT-5.6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.065 vs $1.546。 GPT-5.6 Luna (medium) 更快,为 9.64s vs 66.38s,通过率为 62.3% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#126
总输出令牌
47,986
响应时间(平均)
9.64s
总成本
$0.065
排名
#123
总输出令牌
248,708
响应时间(平均)
66.38s
总成本
$1.546
推荐模型 GPT-5.6 Luna (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.4 vs 7.5),同时成本比GLM 5.1 (medium)低约 24.0 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07
分数 7.4 7.5
排名 #126 #123
可靠性 10.0 9.2
一致性 9.0 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 66.7%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.822 9.004
总成本 $0.065 $1.546
输入价格 $0.200 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.260 / 1M
缓存写入价格 $0.250 / 1M 不适用
总输入令牌 212,780 331,577
输出令牌 6,849 17,919
推理令牌 41,137 230,789
响应时间(平均) 9.64s 66.38s
响应时间(最大) 58.09s 308.75s
响应时间(总计) 221.62s 1460.31s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
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.

#126 GPT-5.6 Luna

medium
成本
$0.014
时间
14.6s
令牌
2,362 tok

#123 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

快速对比

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