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GPT-5.6 Luna (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

GPT-5.6 Luna (medium) 平均分领先,为 7.4 vs 7.3。 GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.084 vs $0.101。 GPT-5.6 Luna (medium) 更快,为 9.64s vs 29.11s,通过率为 62.3% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#122
总输出令牌
47,986
响应时间(平均)
9.64s
总成本
$0.101
排名
#132
总输出令牌
99,340
响应时间(平均)
29.11s
总成本
$0.084
推荐模型 GPT-5.6 Luna (medium)

它在这里得分最高(7.4),同时响应速度比GLM 5.3 Flash (high)快约 3.0 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.4 7.3
排名 #122 #132
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 8.6
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 0.426
总成本 $0.101 $0.084
输入价格 $0.200 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 212,780 225,013
输出令牌 6,849 12,197
推理令牌 41,137 87,143
响应时间(平均) 9.64s 29.11s
响应时间(最大) 58.09s 163.41s
响应时间(总计) 221.62s 669.54s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 320B 总计 (18B 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.

#122 GPT-5.6 Luna

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

#132 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

快速对比

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