导航
Advertise here

GPT-6 Luna vs Qwen3.8 27B

平均分几乎持平,为 5.5 vs 5.4。 Qwen3.8 27B benchmark 成本更低,为 ~$0.010 vs $0.026。 Qwen3.8 27B 更快,为 5.05s vs 20.48s,通过率为 40.6% vs 39.1%。

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
#319
总输出令牌
6,855
响应时间(平均)
20.48s
总成本
$0.026
排名
#324
总输出令牌
13,791
响应时间(平均)
5.05s
总成本
~$0.010
推荐模型 Qwen3.8 27B

它在这里得分最高(5.4),同时成本比GPT-6 Luna低约 2.7 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none 发布日期: 2026-08-14 免费可用
分数 5.5 5.4
排名 #319 #324
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.2 10.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 40.6% 39.1%
不稳定测试 5 0
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.367 ~0.107
总成本 $0.026 ~$0.010
输入价格 $0.100 / 1M 不适用
输出价格 $0.500 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.010 / 1M 不适用
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 222,357 281,460
输出令牌 6,855 13,791
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 20.48s 5.05s
响应时间(最大) 98.62s 47.42s
响应时间(总计) 470.96s 116.11s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 权重可用

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.

#319 GPT-6 Luna

none
成本
$0.002
时间
26.0s
令牌
3,235 tok

#324 Qwen3.8 27B

none
成本
~$0.001
时间
23.9s
令牌
1,922 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
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0

切换对比组合

North Mini Codemedium免费可用vsQwen3.8 27Bnone免费可用Qwen3.8 27Bnone免费可用vsHy4 previewlowNemotron 3 Supermedium免费可用vsGPT-6 LunanoneQwen3.8 27Bnone免费可用vsStep 3.5 FlashmediumNorth Mini Codemedium免费可用vsGPT-6 LunanoneGPT-6 LunanonevsHy4 previewlowNemotron 3 Supermedium免费可用vsQwen3.8 27Bnone免费可用Granite 4.2 8BlowvsQwen3.8 27Bnone免费可用GPT-6 LunanonevsStep 3.5 FlashmediumGPT-6 LunanonevsStep 5 PreviewlowGranite 4.2 8BlowvsGPT-6 LunanoneGPT-6 LunanonevsSpace Bunny Alphalow