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GPT-6 Luna (high) vs Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Plus 平均分领先,为 7.8 vs 7.7。 GPT-6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.074 vs $0.184。 Qwen3.7 Plus 更快,为 17.80s vs 20.37s,通过率为 73.9% vs 56.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#111
总输出令牌
101,587
响应时间(平均)
20.37s
总成本
$0.074
排名
#108
总输出令牌
76,261
响应时间(平均)
17.80s
总成本
$0.184
推荐模型 GPT-6 Luna (high)

它的得分接近这里的最高分(7.7 vs 7.8),同时成本比Qwen3.7 Plus低约 2.5 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.7 Plus Qwen3.7 Plus none 发布日期: 2026-06-03
分数 7.7 7.8
排名 #111 #108
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.7 10.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 56.5%
不稳定测试 4 0
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.492 1.410
总成本 $0.074 $0.184
输入价格 $0.100 / 1M $0.320 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $1.280 / 1M
总输入令牌 229,986 250,495
输出令牌 6,037 76,261
推理令牌 95,550 0
响应时间(平均) 20.37s 17.80s
响应时间(最大) 106.93s 206.03s
响应时间(总计) 468.52s 409.51s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) ~397B 总计 (~17B 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.

#111 GPT-6 Luna

high
成本
$0.003
时间
49.2s
令牌
5,231 tok

#108 Qwen3.7 Plus

none
成本
$0.019
时间
213.5s
令牌
11,960 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
Qwen3.7 Plus 5.5 10.0 33.3% 0 2.15s 7,911 639 0

快速对比

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