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GPT-6 Luna (high) vs GPT-6 Sol (low)

GPT-6 Sol (low) 平均分领先,为 8.4 vs 8.3GPT-6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.054 vs $0.273GPT-6 Sol (low) 更快,为 6.92s vs 17.53s,通过率为 75.8% vs 86.4%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-23

已对比模型

排名
#73
总输出令牌
91,405
响应时间(平均)
17.53s
总成本
$0.054
排名
#68
总输出令牌
11,677
响应时间(平均)
6.92s
总成本
$0.273
推荐模型 GPT-6 Luna (high)

它的得分接近这里的最高分(8.3 vs 8.4),同时成本比GPT-6 Sol (low)低约 5.1 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high 发布日期: 2026-09-23 GPT-6 Sol GPT-6 Sol low 发布日期: 2026-09-23
分数 8.3 8.4
排名 #73 #68
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 75.8% 86.4%
不稳定测试 3 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.359 1.604
总成本 $0.054 $0.273
输入价格 $0.100 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $10.000 / 1M
总输入令牌 80,441 77,882
输出令牌 4,761 4,047
推理令牌 86,644 7,630
响应时间(平均) 17.53s 6.92s
响应时间(最大) 106.93s 17.91s
响应时间(总计) 385.74s 152.17s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) ~2T 总计 (~150B 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.

#73 GPT-6 Luna

high
成本
$0.003
时间
49.2s
令牌
5,231 tok

#68 GPT-6 Sol

low
成本
$0.018
时间
17.4s
令牌
1,850 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-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691
GPT-6 Sol 6.2 4.8 66.7% 2 8.74s 7,302 405 1,296

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