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GPT-6 Luna (medium) vs GLM 5.3 (high)

GPT-6 Luna (medium) 平均分领先,为 8.3 vs 7.8。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.610。 GPT-6 Luna (medium) 更快,为 18.07s vs 28.38s,通过率为 73.9% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#79
总输出令牌
53,161
响应时间(平均)
18.07s
总成本
$0.047
排名
#107
总输出令牌
68,482
响应时间(平均)
28.38s
总成本
$0.610
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 (high)低约 13.0 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23 GLM 5.3 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 8.3 7.8
排名 #79 #107
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 75.4%
不稳定测试 3 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.313 4.351
总成本 $0.047 $0.610
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 $0.140 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 203,193 219,811
输出令牌 5,751 8,811
推理令牌 47,410 59,671
响应时间(平均) 18.07s 28.38s
响应时间(最大) 66.44s 159.91s
响应时间(总计) 415.53s 652.78s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#79 GPT-6 Luna

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

#107 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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