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GPT-6 Luna (medium) vs GLM 5.3 FlashX (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 $0.623。 GPT-6 Luna (medium) 更快,为 18.07s vs 43.97s,通过率为 73.9% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#95
总输出令牌
53,161
响应时间(平均)
18.07s
总成本
$0.047
排名
#117
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
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 (max)低约 13.3 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 GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 8.3 7.9
排名 #95 #117
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 78.3%
不稳定测试 3 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.313 4.153
总成本 $0.047 $0.623
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 $0.090 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 203,193 322,894
输出令牌 5,751 8,010
推理令牌 47,410 394,755
响应时间(平均) 18.07s 43.97s
响应时间(最大) 66.44s 390.70s
响应时间(总计) 415.53s 1011.29s
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.

#95 GPT-6 Luna

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

#117 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

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