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GPT-5.6 Luna vs Qwen3.6 35B A3B

GPT-5.6 Luna 平均分领先,为 5.3 vs 5.3。 GPT-5.6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.042 vs $0.105。 GPT-5.6 Luna 更快,为 3.78s vs 8.43s,通过率为 34.8% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#297
总输出令牌
8,000
响应时间(平均)
3.78s
总成本
$0.042
排名
#302
总输出令牌
63,781
响应时间(平均)
8.43s
总成本
$0.105
推荐模型 GPT-5.6 Luna

它在这里得分最高(5.3),同时成本比Qwen3.6 35B A3B低约 2.5 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna none 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.3 5.3
排名 #297 #302
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.8 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 34.8% 29.0%
不稳定测试 3 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.814 2.586
总成本 $0.042 $0.105
输入价格 $0.200 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.000 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M $0.050 / 1M
缓存写入价格 $0.250 / 1M 不适用
总输入令牌 230,744 272,479
输出令牌 8,000 40,677
推理令牌 0 23,104
响应时间(平均) 3.78s 8.43s
响应时间(最大) 53.77s 65.61s
响应时间(总计) 86.83s 176.93s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 35B 总计 (3B 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.

#297 GPT-5.6 Luna

none
成本
$0.016
时间
15.8s
令牌
2,685 tok

#302 Qwen3.6 35B A3B

none
成本
$0.008
时间
30.1s
令牌
6,317 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
Qwen3.6 35B A3B 5.5 10.0 33.3% 0 8.77s 7,911 960 10,201

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