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GPT-6 Luna (low) vs GLM 5.1 (medium)

平均分几乎持平,为 7.6 vs 7.5。 GPT-6 Luna (low) benchmark 成本更低,为 $0.033 vs $1.546。 GPT-6 Luna (low) 更快,为 23.23s vs 66.38s,通过率为 63.8% vs 66.7%。

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
#156
总输出令牌
245,833
响应时间(平均)
66.38s
总成本
$1.546
推荐模型 GPT-6 Luna (low)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比GLM 5.1 (medium)低约 48.3 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna low 发布日期: 2026-09-23 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07
分数 7.6 7.5
排名 #153 #156
可靠性 9.7 9.2
一致性 8.5 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 63.8% 66.7%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.267 9.004
总成本 $0.033 $1.546
输入价格 $0.100 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 $0.010 / 1M $0.260 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 195,928 331,577
输出令牌 5,728 17,919
推理令牌 19,152 230,789
响应时间(平均) 23.23s 66.38s
响应时间(最大) 89.37s 308.75s
响应时间(总计) 534.22s 1460.31s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

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

#156 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

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