- 排名
- #79
- 总输出令牌
- 53,161
- 响应时间（平均）
- 18.07s
- 总成本
- $0.047
GPT-6 Luna (medium) vs Qwen3 Coder Next (medium)
GPT-6 Luna (medium) 平均分领先，为 8.3 vs 4.7。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低，为 $0.047 vs $0.071。 Qwen3 Coder Next (medium) 更快，为 16.97s vs 18.07s，通过率为 73.9% vs 24.6%。
已对比模型
- 排名
- #323
- 总输出令牌
- 40,395
- 响应时间（平均）
- 16.97s
- 总成本
- $0.071
推荐模型
GPT-6 Luna (medium)
它在本次比较中得分最高（8.3），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 medium | Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.3 | 4.7 |
| 排名 | #79 | #323 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.9 | 8.7 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 73.9% | 24.6% |
| 不稳定测试 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 0.313 | 2.280 |
| 总成本 | $0.047 | $0.071 |
| 输入价格 | $0.100 / 1M | $0.120 / 1M |
| 输出价格 | $0.500 / 1M | $0.800 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.010 / 1M | $0.070 / 1M |
| 缓存写入价格 | $0.125 / 1M | 不适用 |
| 总输入令牌 | 203,193 | 311,647 |
| 输出令牌 | 5,751 | 40,395 |
| 推理令牌 | 47,410 | 0 |
| 响应时间（平均） | 18.07s | 16.97s |
| 响应时间（最大） | 66.44s | 151.35s |
| 响应时间（总计） | 415.53s | 305.55s |
| 参数量 | ~400B 总计 (~17B 激活) | 80B 总计 (3B 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.
#79 GPT-6 Luna
medium- 成本
- $0.002
- 时间
- 23.6s
- 令牌
- 2,966 tok
#323 Qwen3 Coder Next
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
| 智能体任务 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 66.44s | 124,247 | 1,116 | 6,891 | |
| Qwen3 Coder Next | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 151.35s | 163,444 | 21,326 | 0 |
| 反AI技巧 | 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 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 4.32s | 606 | 156 | 875 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.5 | 8.1 | 16.7% | 1 | 8.64s | 645 | 1,252 | 0 |
| 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 | 6.6 | 4.6 | 77.8% | 2 | 23.63s | 7,302 | 438 | 10,222 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.7 | 7.2 | 22.2% | 1 | 924ms | 7,185 | 336 | 0 |
| 综合 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 22.65s | 55,738 | 3,052 | 4,096 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 14.65s | 121,413 | 16,067 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 26.09s | 7,140 | 234 | 268 | |
| Qwen3 Coder Next | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 81.80s | 7,758 | 246 | 0 |
| 领域专项 | 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 | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 22.71s | 732 | 70 | 19,191 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 570ms | 762 | 25 | 0 |
| 通用智能 | 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 | 4.4 | 9.9 | 0.0% | 0 | 28.25s | 477 | 91 | 289 | |
| Qwen3 Coder Next | 6.3 | 3.4 | 66.7% | 1 | 1.39s | 498 | 142 | 0 |
| 指令遵循 | 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 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.24s | 660 | 89 | 409 | |
| Qwen3 Coder Next | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 7.49s | 684 | 63 | 0 |
| 谜题求解 | 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 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 9.78s | 642 | 211 | 3,189 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.25s | 678 | 671 | 0 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.84s | 5,454 | 264 | 249 | |
| Qwen3 Coder Next | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.64s | 8,364 | 255 | 0 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.39s | 195 | 30 | 1,731 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 399ms | 216 | 12 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Granite 4.2 8BhighvsQwen3 Coder NextmediumGPT-6 LunamediumvsGrok 4.5highLaguna S 2.1none免费可用vsQwen3 Coder NextmediumDeepSeek V3.2nonevsQwen3 Coder NextmediumGPT-5.4 NanononevsQwen3 Coder NextmediumKimi K3maxvsGPT-6 LunamediumNorth Mini Codenone免费可用vsQwen3 Coder NextmediumGemini 3.5 FlashhighvsGPT-6 LunamediumLaguna S 2.1low免费可用vsQwen3 Coder NextmediumMercury 2.5 PreviewnonevsQwen3 Coder NextmediumNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsQwen3 Coder NextmediumGPT-6 LunamediumvsGLM 5.2high