GPT-5.6 Luna vs Qwen3.8-Next-Flash
选择两个模型来对比它们的编程性能、价格和功能。
核心对比结论
| 指标 | GPT-5.6 Luna | Qwen3.8-Next-Flash |
|---|---|---|
| Coding Index | 104.63 | 104.89 |
| 编程梯队 | A | A |
| 输入价格 | $0.2/1M | $0.15/1M |
| 输出价格 | $1.2/1M | $0.47/1M |
| 上下文窗口 | 1.05M | 1M |
Coding Index
Coding Index · 参考基线: 100
整数指数差值: 0.26
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指数仅反映两项共同测试，不代表能力倍数或已证实的统计差距。
结论
两者属于同一编辑梯队，现有证据不支持可靠的档内先后；建议用自己的项目比较。
核心优势与适用场景对比
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
评测依据与排名说明 · GPT-5.6 Luna
多源核对
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)
评测配置: 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%
梯队由 ModelRank 根据公开编程证据作编辑评估，不按指数阈值自动划分，也不是统计上已证明的类别。同档不排先后；价格、速度、上下文和赞助不参与分档。
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指数仅反映两项共同测试，不代表能力倍数或已证实的统计差距。
评测对应特定模型配置；代理框架、推理档位、工具、预算和任务可能不同。接近的指数不能证明真实优劣。B 档表示在这批候选中的相对位置，不代表不会编程。
数据核对日期: 2026-09-10. 快照日期是数据获取日期，不一定是评测日期。
Qwen3.8-Next-Flash
评测依据与排名说明 · Qwen3.8-Next-Flash
多源核对
Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next
评测配置: 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%
梯队由 ModelRank 根据公开编程证据作编辑评估，不按指数阈值自动划分，也不是统计上已证明的类别。同档不排先后；价格、速度、上下文和赞助不参与分档。
DeepSeek V4 Flash 0731＝100。指数仅反映两项共同测试，不代表能力倍数或已证实的统计差距。
评测对应特定模型配置；代理框架、推理档位、工具、预算和任务可能不同。接近的指数不能证明真实优劣。B 档表示在这批候选中的相对位置，不代表不会编程。
数据核对日期: 2026-09-10. 快照日期是数据获取日期，不一定是评测日期。
评测对应特定模型配置；代理框架、推理档位、工具、预算和任务可能不同。接近的指数不能证明真实优劣。B 档表示在这批候选中的相对位置，不代表不会编程。
API 费用估算
1M input + 200K output (USD):
GPT-5.6 Luna: $0.4400
Qwen3.8-Next-Flash: $0.2440
按所示渠道和时段报价估算，DeepSeek 使用高峰价。不含缓存优惠、工具费、长上下文分段价及未计入的额外令牌。
常见问题解答
GPT-5.6 Luna 与 Qwen3.8-Next-Flash 相比，哪个更适合编程？
在选定的共同基准配置中，Qwen3.8-Next-Flash 的参考指数高于 GPT-5.6 Luna（104.89 对 104.63，相差 0.26 分）。这本身不能证明通用编程能力更强。 编辑梯队：GPT-5.6 Luna = A；Qwen3.8-Next-Flash = A。梯队是独立的编辑评估，不代表同梯队内存在可靠先后。
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 报价); Qwen3.8-Next-Flash: $0.15/1M input, $0.47/1M output (OpenRouter 报价). 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。