GPT-6 Luna (High) vs Qwen3.8-Flash-Next
Mana yang lebih baik untuk uang: GPT-6 Luna (High) oleh OpenAI atau Qwen3.8-Flash-Next oleh Alibaba? Kecerdasan, total biaya benchmark, dan waktu end-to-end dari Artificial Analysis & sumber lain, cuplikan 2026-10-26.
Kompromi
Kesimpulan
Tergantung anggaran Anda
Qwen3.8-Flash-Next mendapat 6.9 poin lebih tinggi (39.8 vs 32.9), tetapi biaya menjalankan benchmark-nya 7.6× lebih besar ($363 vs $47.9; kelas biaya menengah vs hemat). Keduanya bukan alternatif di anggaran yang sama: pilih Qwen3.8-Flash-Next jika Anda butuh kecerdasan di atas 32.9, dan GPT-6 Luna (High) jika 32.9 sudah cukup.
| Metrik | GPT-6 Luna (High) | Qwen3.8-Flash-Next | Selisih |
|---|---|---|---|
| Kecerdasan (lebih tinggi lebih baik) | 32.9 | 39.8 | +21.0% Qwen3.8-Flash-Next 21.0% lebih cerdas |
| Total biaya AA (lebih rendah lebih baik) | $47.85 | $362.72 | +658.0% Qwen3.8-Flash-Next 7.6 kali lebih mahal |
| Waktu ujung ke ujung (lebih rendah lebih baik) | 21.44s | 49.76s | +132.1% Qwen3.8-Flash-Next is 132.1% lebih lambat |
| Harga per 1 juta token (masuk/keluar) | $0.10 / $0.50 | $0.15 / $0.47 | |
| Jenis input | Teks, Gambar | Text, Image, Video |
Qwen3.8-Flash-Next dibanding GPT-6 Luna (High): kecerdasan 21.0% lebih tinggi, biaya menjalankan benchmark AA 658.0% lebih tinggi, dan waktu total 132.1% lebih lambat.
Pareto frontier hari ini
Dibandingkan dengan batas Pareto
- GPT-6 Luna (High) berada di batas Pareto hari ini: tidak ada model yang sekaligus lebih cerdas dan lebih murah.
- Qwen3.8-Flash-Next berada di luar batas: dengan biaya yang sama atau lebih rendah, GPT-6.1 Sol (Medium) skor 47.80 untuk $361.
GPT-6 Luna (High)Qwen3.8-Flash-NextPareto frontier hari iniBatas Pareto model dengan bobot yang dapat diunduh (open-weights frontier)Semua model lainnya
Perbandingan langsung
Bandingkan sesuatu yang lain
Agen:
Accept: text/markdown or ?format=md mengembalikan halaman ini sebagai Markdown. JSON: /api/v1/compare/gpt-6-luna-high/qwen3-8-flash-next · Markdown: /api/v1/compare/gpt-6-luna-high/qwen3-8-flash-next?format=md · llms.txt · keterampilan agen