GPT-5.6 Luna vs Qwen3.8-Next-Flash
2つのモデルを選択して、コーディングパフォーマンス、価格、機能を比較してください。
主な比較ポイント
| 指標 | GPT-5.6 Luna | Qwen3.8-Next-Flash |
|---|---|---|
| Coding Index | 104.63 | 104.89 |
| コーディングティア | A | A |
| 入力価格 | $0.2/1M | $0.15/1M |
| 出力価格 | $1.2/1M | $0.47/1M |
| コンテキストウィンドウ | 1.05M | 1M |
Coding Index
Coding Index · 参考基準: 100
整数指数の差: 0.26
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指数は共通する二つのテストの参考値で、能力の倍率や統計的に確定した差を示しません。
判定
両モデルは同じ編集ティアです。ティア内の確かな優劣は判断できないため、ご自身のプロジェクトで比較してください。
強みと適用分野の比較
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
評価の根拠と順位の算出方法 · GPT-5.6 Luna
複数ソースを確認
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)
評価設定: 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 が公開のコーディング評価を基に編集判断で分類します。指数のしきい値による自動分類や統計的に証明された区分ではありません。価格、速度、コンテキスト長、スポンサーは分類に影響しません。
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指数は共通する二つのテストの参考値で、能力の倍率や統計的に確定した差を示しません。
評価は特定の構成での結果です。エージェント、推論設定、ツール、予算、タスクが異なる場合があります。近い指数は優劣を証明しません。B は選定した候補内での位置で、コーディング不能という意味ではありません。
データ確認日: 2026-09-10. 取得日は評価の実施日とは限りません。
Qwen3.8-Next-Flash
評価の根拠と順位の算出方法 · Qwen3.8-Next-Flash
複数ソースを確認
Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next
評価設定: 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 が公開のコーディング評価を基に編集判断で分類します。指数のしきい値による自動分類や統計的に証明された区分ではありません。価格、速度、コンテキスト長、スポンサーは分類に影響しません。
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指数は共通する二つのテストの参考値で、能力の倍率や統計的に確定した差を示しません。
評価は特定の構成での結果です。エージェント、推論設定、ツール、予算、タスクが異なる場合があります。近い指数は優劣を証明しません。B は選定した候補内での位置で、コーディング不能という意味ではありません。
データ確認日: 2026-09-10. 取得日は評価の実施日とは限りません。
評価は特定の構成での結果です。エージェント、推論設定、ツール、予算、タスクが異なる場合があります。近い指数は優劣を証明しません。B は選定した候補内での位置で、コーディング不能という意味ではありません。
API費用の見積もり
1M input + 200K output (USD):
GPT-5.6 Luna: $0.4400
Qwen3.8-Next-Flash: $0.2440
表示した販売経路と時間帯の価格で概算します。DeepSeek はピーク料金を使用。キャッシュ割引、ツール料金、長文料金、未計上トークンは含みません。
よくある質問
GPT-5.6 Luna と Qwen3.8-Next-Flash では、どちらがコーディングに適していますか？
選択した共通ベンチマーク設定では、Qwen3.8-Next-Flash の参考指数が GPT-5.6 Luna より高くなっています（104.89 対 104.63、差は 0.26 ポイント）。これだけで一般的なコーディング能力の優位性を示すものではありません。 編集ティア：GPT-5.6 Luna = A、Qwen3.8-Next-Flash = A。これは別個の編集評価であり、同じティア内の確かな優劣を示しません。
GPT-5.6 Luna と Qwen3.8-Next-Flash の API 価格はどう比較できますか？
GPT-5.6 Luna: $0.2/1M input, $1.2/1M output (OpenRouter の価格); Qwen3.8-Next-Flash: $0.15/1M input, $0.47/1M output (OpenRouter の価格). 1M input + 200K output (USD): $0.4400 vs $0.2440.
GPT-5.6 Luna と Qwen3.8-Next-Flash のコンテキスト長はどのくらいですか？
GPT-5.6 Luna は 1,050,000 トークン、Qwen3.8-Next-Flash は 1,000,000 トークンのコンテキストを提供します。