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GPT-6 Luna (low) vs Qwen3.8 Flash Next (medium)

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 ~$0.047。 GPT-6 Luna (low) 更快,为 23.23s vs 24.79s,通过率为 63.8% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#120
总输出令牌
24,880
响应时间(平均)
23.23s
总成本
$0.033
排名
#119
总输出令牌
143,965
响应时间(平均)
24.79s
总成本
~$0.047
推荐模型 GPT-6 Luna (low)

它在本次比较中得分最高(7.6),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna low 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next medium 发布日期: 2026-10-04
分数 7.6 7.6
排名 #120 #119
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.5 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 63.8% 75.4%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.267 ~0.314
总成本 $0.033 ~$0.047
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 195,928 278,792
输出令牌 5,728 1,695
推理令牌 19,152 142,270
响应时间(平均) 23.23s 24.79s
响应时间(最大) 89.37s 159.62s
响应时间(总计) 534.22s 570.26s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 180B 总计 (6B 激活)
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.

#120 GPT-6 Luna

low
成本
$0.002
时间
19.2s
令牌
2,598 tok

#119 Qwen3.8 Flash Next

medium
成本
~$0.002
时间
40.7s
令牌
4,059 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 Flash Next 10.0 10.0 100.0% 0 45.53s 7,893 346 37,643

快速对比

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