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GPT-6 Luna (high) vs Qwen3.8 27B (low)

GPT-6 Luna (high) 平均分领先,为 7.7 vs 7.6。 GPT-6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.074 vs ~$0.089。 GPT-6 Luna (high) 更快,为 20.37s vs 46.60s,通过率为 73.9% vs 68.1%。

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
#117
总输出令牌
209,143
响应时间(平均)
46.60s
总成本
~$0.089
推荐模型 GPT-6 Luna (high)

它在这里得分最高(7.7),同时响应速度比Qwen3.8 27B (low)快约 2.3 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low 发布日期: 2026-08-14 免费可用
分数 7.7 7.6
排名 #111 #117
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.7 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 68.1%
不稳定测试 4 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.492 ~0.589
总成本 $0.074 ~$0.089
输入价格 $0.100 / 1M 不适用
输出价格 $0.500 / 1M 不适用
总输入令牌 229,986 315,290
输出令牌 6,037 1,607
推理令牌 95,550 207,536
响应时间(平均) 20.37s 46.60s
响应时间(最大) 106.93s 376.04s
响应时间(总计) 468.52s 1071.83s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27.3B
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.

#111 GPT-6 Luna

high
成本
$0.003
时间
49.2s
令牌
5,231 tok

#117 Qwen3.8 27B

low
成本
~$0.003
时间
92.8s
令牌
6,902 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
Qwen3.8 27B 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694

快速对比

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