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GPT-6 Luna vs GLM 5.1

GLM 5.1 平均分领先,为 5.7 vs 5.6GPT-6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.012 vs $0.164GLM 5.1 更快,为 6.74s 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
#253
总输出令牌
14,393
响应时间(平均)
6.74s
总成本
$0.164
推荐模型 GPT-6 Luna

它的得分接近这里的最高分(5.6 vs 5.7),同时成本比GLM 5.1低约 14.3 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23 GLM 5.1 GLM 5.1 none 发布日期: 2026-04-07
分数 5.6 5.7
排名 #260 #253
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.1 8.2
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 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.164 2.073
总成本 $0.012 $0.164
输入价格 $0.100 / 1M $0.966 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $3.036 / 1M
总输入令牌 87,216 124,219
输出令牌 5,508 14,393
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.08s 6.74s
响应时间(最大) 98.62s 61.20s
响应时间(总计) 419.83s 148.20s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
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

#253 GLM 5.1

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

快速对比

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