GPT-5.6 Luna vs Qwen3.8-Next-Flash
Selecciona dos modelos para comparar su rendimiento de programación, precios y características.
Puntos clave de la comparación
| Métrica | GPT-5.6 Luna | Qwen3.8-Next-Flash |
|---|---|---|
| Coding Index | 104.63 | 104.89 |
| Nivel de programación | A | A |
| Precio de Entrada | $0.2/1M | $0.15/1M |
| Precio de Salida | $1.2/1M | $0.47/1M |
| Ventana de Contexto | 1.05M | 1M |
Coding Index
Coding Index · Base de referencia: 100
Diferencia de índices enteros: 0.26
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.
Veredicto
Ambos modelos comparten nivel editorial. La evidencia no establece un orden fiable dentro del nivel; compárelos en sus propios proyectos.
Comparación de fortalezas y casos de uso
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
Pruebas y metodología de clasificación · GPT-5.6 Luna
Fuentes contrastadas
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)
Configuración: 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 asigna niveles editoriales según evidencia pública de programación. No son umbrales automáticos del índice ni categorías demostradas estadísticamente. Precio, velocidad, contexto y patrocinio no influyen.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.
Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.
Datos verificados: 2026-09-10. La fecha de captura no es necesariamente la fecha de evaluación.
Qwen3.8-Next-Flash
Pruebas y metodología de clasificación · Qwen3.8-Next-Flash
Fuentes contrastadas
Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next
Configuración: 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 asigna niveles editoriales según evidencia pública de programación. No son umbrales automáticos del índice ni categorías demostradas estadísticamente. Precio, velocidad, contexto y patrocinio no influyen.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.
Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.
Datos verificados: 2026-09-10. La fecha de captura no es necesariamente la fecha de evaluación.
Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.
Estimación de coste API
1M input + 200K output (USD):
GPT-5.6 Luna: $0.4400
Qwen3.8-Next-Flash: $0.2440
Estimación según canal y franja indicados; DeepSeek usa tarifas punta. No incluye descuentos de caché, herramientas, tramos de contexto largo ni tokens adicionales no contabilizados.
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo es mejor para programar: GPT-5.6 Luna o Qwen3.8-Next-Flash?
Qwen3.8-Next-Flash tiene un índice de referencia superior al de GPT-5.6 Luna en la configuración de referencia compartida seleccionada (104.89 frente a 104.63, una diferencia de 0.26 puntos). Esto por sí solo no demuestra superioridad general para programar. Niveles editoriales: GPT-5.6 Luna = A; Qwen3.8-Next-Flash = A. Son evaluaciones editoriales independientes y no establecen un orden fiable dentro de un nivel.
¿Cómo se comparan los precios de API de GPT-5.6 Luna y Qwen3.8-Next-Flash?
GPT-5.6 Luna: $0.2/1M input, $1.2/1M output (Precio de OpenRouter); Qwen3.8-Next-Flash: $0.15/1M input, $0.47/1M output (Precio de OpenRouter). 1M input + 200K output (USD): $0.4400 vs $0.2440.
¿Cuáles son los tamaños de contexto de GPT-5.6 Luna y Qwen3.8-Next-Flash?
GPT-5.6 Luna ofrece 1,050,000 tokens y Qwen3.8-Next-Flash ofrece 1,000,000 tokens de contexto.