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GPT-6 Luna vs Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B 平均分领先,为 5.6 vs 5.5。 GPT-6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.120。 Qwen3.5-35B-A3B 更快,为 18.31s vs 20.48s,通过率为 40.6% vs 37.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-09

已对比模型

排名
#288
总输出令牌
6,855
响应时间(平均)
20.48s
总成本
$0.026
排名
#283
总输出令牌
135,768
响应时间(平均)
18.31s
总成本
$0.120
推荐模型 GPT-6 Luna

它的得分接近这里的最高分(5.5 vs 5.6),同时成本比Qwen3.5-35B-A3B低约 4.7 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none 发布日期: 2026-02-24
分数 5.5 5.6
排名 #288 #283
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.2 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 40.6% 37.7%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.367 3.135
总成本 $0.026 $0.120
输入价格 $0.100 / 1M $0.080 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $0.750 / 1M
缓存读取价格 $0.010 / 1M $0.040 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 222,357 218,886
输出令牌 6,855 135,768
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 20.48s 18.31s
响应时间(最大) 98.62s 209.15s
响应时间(总计) 470.96s 421.19s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 35B 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.

#288 GPT-6 Luna

none
成本
$0.002
时间
26.0s
令牌
3,235 tok

#283 Qwen3.5-35B-A3B

none
成本
$0.005
时间
28.4s
令牌
4,518 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 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0

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