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GPT-5.6 Luna vs Laguna S 2.1 (medium)

平均分几乎持平,为 5.4 vs 5.4GPT-5.6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.029 vs $0.053GPT-5.6 Luna 更快,为 1.50s vs 58.42s,通过率为 36.4% vs 24.2%

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
#239
总输出令牌
339,595
响应时间(平均)
58.42s
总成本
$0.053
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 (medium)低约 1.8 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 medium 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.4 5.4
排名 #241 #239
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.8 8.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 36.4% 24.2%
不稳定测试 3 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.357 1.451
总成本 $0.029 $0.053
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 86,647
输出令牌 6,709 97,298
推理令牌 0 242,297
响应时间(平均) 1.50s 58.42s
响应时间(最大) 10.57s 560.31s
响应时间(总计) 33.05s 1285.26s
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

#239 Laguna S 2.1

medium
成本
$0.001
时间
4.0s
令牌
867 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% 1 158.98s 7,917 93,354 106,718

快速对比

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