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AI BENCHY
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GPT-5.6 Luna vs Laguna S 2.1 (high)

平均分几乎持平，为 5.4 vs 5.4。 GPT-5.6 Luna benchmark 成本更低，为 $0.029 vs $0.114。 GPT-5.6 Luna 更快，为 1.50s vs 111.60s，通过率为 36.4% vs 27.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-04

排名
#241
总输出令牌
6,709
响应时间（平均）
1.50s
总成本
$0.029
排名
#245
总输出令牌
584,864
响应时间（平均）
111.60s
总成本
$0.114
推荐模型 GPT-5.6 Luna

它在这里得分最高（5.4），同时成本比Laguna S 2.1 (high)低约 4.0 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none 发布日期: 2026-07-09 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.4 5.4
排名 #241 #245
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.8 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 36.4% 27.3%
不稳定测试 3 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.357 3.153
总成本 $0.029 $0.114
输入价格 $0.200 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 101,332 208,937
输出令牌 6,709 175,588
推理令牌 0 409,276
响应时间（平均） 1.50s 111.60s
响应时间（最大） 10.57s 1190.11s
响应时间（总计） 33.05s 2455.24s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 118B 总计 (8B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#241 GPT-5.6 Luna

none
成本
$0.016
时间
15.8s
令牌
2,685 tok

#245 Laguna S 2.1

high
成本
$0.001
时间
6.8s
令牌
1,389 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 3.8 7.2 22.2% 1 980ms 7,302 459 0
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009

快速对比

切换对比组合

KAT-Coder-Air V2.5lowvsGPT-5.6 LunanoneDeepSeek V4 Flash 0731nonevsLaguna S 2.1high免费可用GPT-5.6 LunanonevsLaguna S 2.1medium免费可用Kimi K2.5nonevsLaguna S 2.1high免费可用Laguna S 2.1high免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeLaguna S 2.1high免费可用vsInkling SmallnoneKAT-Coder-Air V2.5lowvsLaguna S 2.1high免费可用Seed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1high免费可用Ling-2.6-1TnonevsLaguna S 2.1high免费可用DeepSeek V4 Flash 0423nonevsLaguna S 2.1high免费可用Laguna S 2.1high免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneDots 3 Note Previewnone免费可用vsLaguna S 2.1high免费可用