GPT-5.6 Luna vs Qwen3.8-Next-Flash
Wählen Sie zwei Modelle aus, um ihre Coding-Leistung, Preise und Funktionen zu vergleichen.
Wichtigste Vergleichspunkte
| Metrik | GPT-5.6 Luna | Qwen3.8-Next-Flash |
|---|---|---|
| Coding Index | 104.63 | 104.89 |
| Coding-Leistungsgruppe | A | A |
| Eingabepreis | $0.2/1M | $0.15/1M |
| Ausgabepreis | $1.2/1M | $0.47/1M |
| Kontextfenster | 1.05M | 1M |
Coding Index
Coding Index · Referenzbasis: 100
Abstand der gerundeten Indizes: 0.26
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Urteil
Beide Modelle gehören zur gleichen redaktionellen Gruppe. Die Daten belegen keine verlässliche Reihenfolge darin; vergleichen Sie anhand eigener Projekte.
Vergleich von Stärken und Einsatzbereichen
GPT-5.6 Luna Tier A
- •Real-time completions
- •High-volume inline suggestions
- •Cost-sensitive workflows
- •Copilot autocomplete
- •Fast, low-latency code completions
- •Strong quality at a lightweight price point
- •Great for high-volume inline suggestions
- •Excellent cost efficiency for everyday coding
Qwen3.8-Next-Flash Tier A
- •Coding assistance
- •Document and codebase analysis
- •Text, image and video input
- •Million-token context window
GPT-5.6 Luna
Testbelege und Rankingmethode · GPT-5.6 Luna
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 80.90% · SciCode: 53.59%
LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-luna-max
Coding: 82.91% · Agentic Coding: 48.43%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
Qwen3.8-Next-Flash
Testbelege und Rankingmethode · Qwen3.8-Next-Flash
Mehrere Quellen geprüft
Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next
Testkonfiguration: unspecified
Terminal-Bench 2.1: 86.14% · SciCode: 50.58%
LiveBench · 2026-06-25 · qwen3.8-flash-next
Coding: 72.55% · Agentic Coding: 61.62%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
API-Kostenschätzung
1M input + 200K output (USD):
GPT-5.6 Luna: $0.4400
Qwen3.8-Next-Flash: $0.2440
Schätzung für den angezeigten Anbieter und Zeitraum; DeepSeek nutzt Spitzenpreise. Ohne Cache-Rabatte, Werkzeuggebühren, Langkontextstaffeln und nicht erfasste zusätzliche Tokens.
Häufig gestellte Fragen
Welches Modell eignet sich besser zum Programmieren: GPT-5.6 Luna oder Qwen3.8-Next-Flash?
Qwen3.8-Next-Flash hat in der ausgewählten gemeinsamen Referenzkonfiguration einen höheren Referenzindex als GPT-5.6 Luna (104.89 gegenüber 104.63, 0.26 Punkte Unterschied). Das belegt für sich genommen keine allgemeine Überlegenheit beim Programmieren. Redaktionelle Gruppen: GPT-5.6 Luna = A; Qwen3.8-Next-Flash = A. Dies sind getrennte redaktionelle Bewertungen und keine verlässliche Reihenfolge innerhalb einer Gruppe.
Wie vergleichen sich die API-Preise von GPT-5.6 Luna und Qwen3.8-Next-Flash?
GPT-5.6 Luna: $0.2/1M input, $1.2/1M output (OpenRouter-Preis); Qwen3.8-Next-Flash: $0.15/1M input, $0.47/1M output (OpenRouter-Preis). 1M input + 200K output (USD): $0.4400 vs $0.2440.
Wie groß sind die Kontextfenster von GPT-5.6 Luna und Qwen3.8-Next-Flash?
GPT-5.6 Luna bietet 1,050,000 Tokens, Qwen3.8-Next-Flash bietet 1,000,000 Tokens.