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

GPT-5.6 Luna (medium) 平均分领先,为 7.4 vs 7.3GPT-5.6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.072 vs $0.403GPT-5.6 Luna (medium) 更快,为 7.43s vs 27.82s,通过率为 62.1% vs 74.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#93
总输出令牌
44,525
响应时间(平均)
7.43s
总成本
$0.072
排名
#99
总输出令牌
63,667
响应时间(平均)
27.82s
总成本
$0.403
推荐模型 GPT-5.6 Luna (medium)

它在这里得分最高(7.4),同时成本比GLM 5.3 (high)低约 5.6 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 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.4 7.3
排名 #93 #99
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.2 7.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 62.1% 74.2%
不稳定测试 2 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.601 3.099
总成本 $0.072 $0.403
输入价格 $0.200 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 89,685 87,601
输出令牌 5,701 6,006
推理令牌 38,824 57,661
响应时间(平均) 7.43s 27.82s
响应时间(最大) 29.85s 159.91s
响应时间(总计) 163.54s 612.06s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#93 GPT-5.6 Luna

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

#99 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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