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GPT-6 Luna vs Qwen3.6 27B

GPT-6 Luna 平均分领先,为 5.6 vs 5.5GPT-6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.012 vs $0.075Qwen3.6 27B 更快,为 10.62s vs 19.08s,通过率为 42.4% vs 45.5%

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
#260
总输出令牌
5,508
响应时间(平均)
19.08s
总成本
$0.012
排名
#267
总输出令牌
16,156
响应时间(平均)
10.62s
总成本
$0.075
推荐模型 GPT-6 Luna

它在这里得分最高(5.6),同时成本比Qwen3.6 27B低约 6.5 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.6 5.5
排名 #260 #267
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.1 7.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 42.4% 45.5%
不稳定测试 5 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.164 1.220
总成本 $0.012 $0.075
输入价格 $0.100 / 1M $0.320 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $2.700 / 1M
总输入令牌 87,216 95,805
输出令牌 5,508 16,156
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.08s 10.62s
响应时间(最大) 98.62s 156.31s
响应时间(总计) 419.83s 233.68s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27B
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.

#260 GPT-6 Luna

none
成本
$0.002
时间
26.0s
令牌
3,235 tok

#267 Qwen3.6 27B

none
成本
$0.009
时间
83.0s
令牌
4,549 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
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

快速对比

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