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

平均分几乎持平,为 7.6 vs 7.6。 GPT-6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.033 vs ~$0.089。 GPT-6 Luna (low) 更快,为 23.23s vs 46.60s,通过率为 63.8% vs 68.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#153
总输出令牌
24,880
响应时间(平均)
23.23s
总成本
$0.033
排名
#154
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 (low)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比Qwen3.8 27B (low)低约 2.8 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna low 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 7.6 7.6
排名 #153 #154
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.5 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 63.8% 68.1%
不稳定测试 4 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.267 ~0.589
总成本 $0.033 ~$0.089
输入价格 $0.100 / 1M 不适用
输出价格 $0.500 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.010 / 1M 不适用
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 195,928 315,290
输出令牌 5,728 1,607
推理令牌 19,152 207,536
响应时间(平均) 23.23s 46.60s
响应时间(最大) 89.37s 376.04s
响应时间(总计) 534.22s 1071.83s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 权重可用

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.

#153 GPT-6 Luna

low
成本
$0.002
时间
19.2s
令牌
2,598 tok

#154 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 6.0 7.2 55.6% 1 15.39s 7,302 493 6,655
Qwen3.8 27B 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694

切换对比组合

GPT-6 LunalowvsQwen3.8 Flash NextmediumQwen3.8 27Blow免费可用vsSpace Bunny AlphahighGPT-6 LunalowvsSpace Bunny AlphahighQwen3.8 27Blow免费可用vsGLM 5.1mediumGPT-6 LunalowvsGLM 5.1mediumSeed-2.0-MinimediumvsQwen3.8 27Blow免费可用Seed-2.0-MinimediumvsGPT-6 LunalowMistral Large 4highvsQwen3.8 27Blow免费可用Mistral Large 4highvsGPT-6 LunalowMuse WonderxhighvsGPT-6 LunalowMuse WonderxhighvsQwen3.8 27Blow免费可用Seed-2.0-CodehighvsQwen3.8 27Blow免费可用