GPT-5.6 Luna vs Qwen3.8-Next-Flash
選擇兩個模型來對比它們的程式設計效能、價格和功能。
核心對比結論
| 指標 | GPT-5.6 Luna | Qwen3.8-Next-Flash |
|---|---|---|
| Coding Index | 104.63 | 104.89 |
| 程式設計梯隊 | A | A |
| 輸入價格 | $0.2/1M | $0.15/1M |
| 輸出價格 | $1.2/1M | $0.47/1M |
| 上下文視窗 | 1.05M | 1M |
Coding Index
Coding Index · 參考基線: 100
整數指數差值: 0.26
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指數僅反映兩項共同測試，不代表能力倍數或已證實的統計差距。
結論
兩者屬於同一編輯梯隊，現有證據不支持可靠的檔內先後；建議用自己的專案比較。
核心優勢與適用場景對比
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
評測依據與排名說明 · GPT-5.6 Luna
多來源核對
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)
評測設定: 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%
梯隊由 ModelRank 根據公開程式設計證據作編輯評估，不按指數門檻自動劃分，也不是統計上已證明的類別。同檔不排先後；價格、速度、上下文與贊助不參與分檔。
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指數僅反映兩項共同測試，不代表能力倍數或已證實的統計差距。
評測對應特定模型配置；代理框架、推理檔位、工具、預算與任務可能不同。接近的指數不能證明真實優劣。B 檔表示在這批候選中的相對位置，不代表不會寫程式。
資料核對日期: 2026-09-10. 快照日期是資料取得日期，不一定是評測日期。
Qwen3.8-Next-Flash
評測依據與排名說明 · Qwen3.8-Next-Flash
多來源核對
Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next
評測設定: 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%
梯隊由 ModelRank 根據公開程式設計證據作編輯評估，不按指數門檻自動劃分，也不是統計上已證明的類別。同檔不排先後；價格、速度、上下文與贊助不參與分檔。
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指數僅反映兩項共同測試，不代表能力倍數或已證實的統計差距。
評測對應特定模型配置；代理框架、推理檔位、工具、預算與任務可能不同。接近的指數不能證明真實優劣。B 檔表示在這批候選中的相對位置，不代表不會寫程式。
資料核對日期: 2026-09-10. 快照日期是資料取得日期，不一定是評測日期。
評測對應特定模型配置；代理框架、推理檔位、工具、預算與任務可能不同。接近的指數不能證明真實優劣。B 檔表示在這批候選中的相對位置，不代表不會寫程式。
API 費用估算
1M input + 200K output (USD):
GPT-5.6 Luna: $0.4400
Qwen3.8-Next-Flash: $0.2440
按所示渠道與時段報價估算，DeepSeek 使用高峰價。不含快取優惠、工具費、長上下文分段價及未計入的額外 token。
常見問題解答
GPT-5.6 Luna 與 Qwen3.8-Next-Flash 相比，哪個更適合程式設計？
在選定的共同基準設定中，Qwen3.8-Next-Flash 的參考指數高於 GPT-5.6 Luna（104.89 對 104.63，相差 0.26 分）。這本身不能證明一般程式設計能力更強。 編輯梯隊：GPT-5.6 Luna = A；Qwen3.8-Next-Flash = A。梯隊是獨立的編輯評估，不代表同梯隊內存在可靠先後。
GPT-5.6 Luna 与 Qwen3.8-Next-Flash 的 API 价格如何比较？
GPT-5.6 Luna: $0.2/1M input, $1.2/1M output (OpenRouter 報價); Qwen3.8-Next-Flash: $0.15/1M input, $0.47/1M output (OpenRouter 報價). 1M input + 200K output (USD): $0.4400 vs $0.2440.
GPT-5.6 Luna 与 Qwen3.8-Next-Flash 的上下文窗口是多少？
GPT-5.6 Luna 提供 1,050,000 令牌上下文，Qwen3.8-Next-Flash 提供 1,000,000 令牌上下文。