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GPT-6 Luna (medium) vs GLM 5.3 FlashX Legal (max)

GPT-6 Luna (medium) 平均分领先,为 8.3 vs 7.9。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.819。 GPT-6 Luna (medium) 更快,为 18.07s vs 65.28s,通过率为 73.9% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#118
总输出令牌
53,161
响应时间(平均)
18.07s
总成本
$0.047
排名
#147
总输出令牌
571,211
响应时间(平均)
65.28s
总成本
$0.819
推荐模型 GPT-6 Luna (medium)

它在这里得分最高(8.3),同时成本比GLM 5.3 FlashX Legal (max)低约 17.5 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal max 发布日期: 2026-11-02
分数 8.3 7.9
排名 #118 #147
可靠性 10.0 9.7
一致性 8.9 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 71.0%
不稳定测试 3 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.313 5.846
总成本 $0.047 $0.819
输入价格 $0.100 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.010 / 1M $0.075 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 203,193 282,144
输出令牌 5,751 6,078
推理令牌 47,410 565,133
响应时间(平均) 18.07s 65.28s
响应时间(最大) 66.44s 516.19s
响应时间(总计) 415.53s 1501.49s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) ~320B 总计 (~18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#118 GPT-6 Luna

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

#147 GLM 5.3 FlashX Legal

max
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.082
时间
408.0s
令牌
65,656 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 5.3 FlashX Legal 10.0 10.0 100.0% 0 47.87s 7,317 385 62,514

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