OpenAI
GPT-6 Luna (Max)
推理模型实战排名#34SQBench · 45 个模型
模型分析
模型分析暂未发布。
技术参数
- 推理模式
- 推理 / Low、Medium、High、xHigh、Max
- 输入模态
- 文本、图像
- 输出模态
- 文本
- 上下文长度
- 1.1M
- 发布日期
- 2026-09
实战能力#34/45
43.7
幻觉率#30/45
6.5%
评测成本#8/45
2.74$
完成耗时#14/45
9.3h
Token 消耗#20/45
30.7M
实战能力
基于任务通过情况衡量模型在真实业务任务中的稳定交付表现，越高表示可稳定完成的任务比例越高。
细分能力
从基础执行、复合工作流和业务场景三个层面，比较模型在不同类型实战任务中的表现。
| 能力 / 模型 | ||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L1 原子能力 | ||||||||||||||||||||
| 指令遵循 | ||||||||||||||||||||
| 长文本推理 | ||||||||||||||||||||
| 动态代码逻辑 | ||||||||||||||||||||
| 鲁棒性与边界 | ||||||||||||||||||||
| L2 复合技能 | ||||||||||||||||||||
| 数据分析 | ||||||||||||||||||||
| 软件工程 | ||||||||||||||||||||
| 深度研究 | ||||||||||||||||||||
| 办公协作 | ||||||||||||||||||||
| L3 业务场景 | ||||||||||||||||||||
| 金融 | ||||||||||||||||||||
| 工业 | ||||||||||||||||||||
| 医疗 | ||||||||||||||||||||
| 政务 |
成本效率
展示模型完成 SQBench 实战任务所需的评测成本、完成耗时和 Token 消耗，用于辅助判断规模化使用成本。
评测成本（USD） · 数值越低，投入越少
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GPT-6 Luna (Max)OpenAI
- 实战能力
- 43.7%
- 评测成本
- $2.74
- 完成耗时
- 9.29 小时
- Token 消耗
- 30.71M
性价比
对比模型实战能力与可靠度、评测成本、完成耗时和 Token 消耗，辅助判断不同模型的部署价值。
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虚线为筛选范围内全部模型的中位数：实战能力 51.36%，可靠度 83.16%。浅色区域仅作相对比较。