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GPT-6 Luna (medium) vs GLM 5.2 (high)

GLM 5.2 (high) 平均分领先,为 8.0 vs 7.9GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.031 vs $0.799GPT-6 Luna (medium) 更快,为 15.87s vs 69.86s,通过率为 72.7% vs 69.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-23

已对比模型

排名
#94
总输出令牌
45,154
响应时间(平均)
15.87s
总成本
$0.031
排名
#86
总输出令牌
364,655
响应时间(平均)
69.86s
总成本
$0.799
推荐模型 GPT-6 Luna (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.9 vs 8.0),同时成本比GLM 5.2 (high)低约 26.2 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 7.9 8.0
排名 #94 #86
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 72.7% 69.7%
不稳定测试 3 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.218 6.849
总成本 $0.031 $0.799
输入价格 $0.100 / 1M $0.650 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $2.042 / 1M
总输入令牌 78,946 83,822
输出令牌 4,635 72,040
推理令牌 40,519 292,615
响应时间(平均) 15.87s 69.86s
响应时间(最大) 35.14s 599.43s
响应时间(总计) 349.09s 1536.98s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#94 GPT-6 Luna

medium
成本
$0.002
时间
23.6s
令牌
2,966 tok

#86 GLM 5.2

high
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 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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