- 分数
- 8.6 (+1.16 分)
- 总成本（当前价格）
- $0.061 · 便宜 6.2%
- 响应时间（平均）
- 7.51s · 快 22.1%
OpenAI
发布日期: 2026-07-09
测试于: 2026-10-01 01:49
openai/gpt-5.6-luna::medium
~400B 总计 (~17B 激活)MoE闭源估算
摘要
GPT-5.6 Luna 在 AI BENCHY 上得分 7.4，排名 #132。它的可靠性为 10.0，通过率为 62.3%，总成本为 $0.065，平均响应时间为 9.64s。
GPT-5.6 Luna 的独特之处： 它最突出的是 综合，排名 #1；相对较弱的是 领域专项，排名 #15。 相比类似模型，它的速度明显更快。
推荐替代模型
建议改用这个模型：
模型信息
调研日期：2026-08-12
- 参数量
- ~400B 总计 (~17B 激活)
- 架构
- MoE
- 开放状态
- 闭源
- 许可证
- -
基于公开证据的最佳估算；厂商未披露全部数值。
输入价格
$0.200 / 1M
输出价格
$1.200 / 1M
缓存读取价格
$0.020 / 1M
缓存写入价格
$0.250 / 1M
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。
不稳定测试
3
不稳定测试在运行之间出现混合结果（至少一次通过且至少一次失败）。
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#132 GPT-5.6 Luna
medium- 成本
- $0.014
- 时间
- 14.6s
- 令牌
- 2,362 tok
测试历史
| 测试于 | 分数 | 可靠性 | 测试正确 | 总成本 | 比较 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 01:49 重新测试 | 7.4 | 10.0 | $0.065 ↓ | 当前轮次 | |
| 2026-07-16 22:37 新增测试 | 7.6 | 10.0 | $0.352 | 比较 | |
| 2026-07-09 21:16 首次运行 | 7.6 | 10.0 | $0.258 | 比较 |
此轮次使用了不同的基准测试集。解读历史变化时请将测试集变动考虑在内。
轮次对比
| 测试轮次 | 基准测试覆盖率 | 分数 | 一致性 | 可靠性 | 测试正确 | 不稳定测试 | 总输出令牌 | 总输入令牌 | 总成本 | 响应时间（平均） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 01:49 · 当前轮次 | 69/69 次尝试 | 7.4 | 9.0 | 10.0 | 13/23 | 3 | 47,986 | 212,780 | $0.065 | 9.64s |
| 2026-07-16 22:37 · 新增测试 | 66/66 次尝试 | 7.6 | 9.6 | 10.0 | 14/22 | 1 | 43,679 | 89,676 | $0.352 | 7.28s |
| 差值 | — | -0.1 | -0.6 | 0.0 | -1 | +2 | +4307 | +123104 | -$0.288 | +2351ms |
基准测试覆盖率不同：69/69 次尝试 (目标：每项测试重复 3 次) 对比 66/66 次尝试 (目标：每项测试重复 3 次)。总量和受重复次数影响的指标不能直接比较。
这两次运行使用了不同的基准测试集，因此差异同时反映模型变化和测试集变化。
价格历史
来自 OpenRouter 的该模型历史定价数据。
| 日期 | 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取价格 | 缓存写入价格 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-07-09 21:18 | $1.000 / 1M | $6.000 / 1M | 不适用 | 不适用 |
| 2026-07-28 08:40 | $0.500 / 1M | $3.000 / 1M | 不适用 | 不适用 |
| 2026-07-31 10:14 | $0.100 / 1M | $0.601 / 1M | 不适用 | 不适用 |
| 2026-08-14 12:51 | $0.100 / 1M | $0.600 / 1M | 不适用 | 不适用 |
| 2026-10-01 18:33 | $0.200 / 1M | $1.200 / 1M | $0.020 / 1M | $0.250 / 1M |
图表
先选择第一个模型，再点击第二个模型打开并排页面。
快速对比
GPT-5.6 LunamediumvsSeed-2.0-CodehighGPT-5.6 LunamediumvsQwen3.6 FlashmediumGPT-5.6 LunamediumvsMistral Large 4highGPT-5.6 LunamediumvsDeepSeek V4 Flash 0731lowGPT-5.6 LunamediumvsSeed-2.0-MinimediumGPT-5.6 LunamediumvsSeed-2.0-CodemediumGPT-5.6 LunamediumvsGLM 5.1mediumGPT-5.6 LunamediumvsGLM 5.3 FlashXhighGPT-5.6 LunamediumvsSpace Bunny AlphahighGPT-5.6 LunamediumvsGrok 4.7low