GPT-5.6 LunavsGemini 3.5 Flash
在 3 个共同 benchmark 中，Gemini 3.5 Flash 整体领先：GPT-5.6 Luna 领先 1 项，Gemini 3.5 Flash 领先 2 项，持平 0 项，平均分差 -2.13。
GPT-5.6 Luna
OpenAI · 2026-06-26 · 推理大模型
Gemini 3.5 Flash
Google DeepMind · 2026-06-20 · 多模态大模型
GPT-5.6 Luna1 项(33%)(67%)2 项Gemini 3.5 Flash
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 3 项。
图像感知与视觉推理
Gemini 3.5 Flash 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash | 分差 |
|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | 60.30175 / 229Normal (No Tools) | 80.1043 / 229Normal (No Tools) | -19.80 |
科学知识与推理
Gemini 3.5 Flash 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash | 分差 |
|---|---|---|---|
| CritPt | 0.30186 / 204Normal (No Tools) | 1.40139 / 204Normal (No Tools) | -1.10 |
跨应用与工具编排
GPT-5.6 Luna 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash | 分差 |
|---|---|---|---|
| PinchBench v2 | 88.674 / 45Reported best (effort unspecified) | 74.1721 / 45Reported best (effort unspecified) | +14.50 |
规格对比
| 字段 | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|
| 发布机构 | OpenAI | Google DeepMind |
| 发布时间 | 2026-06-26 | 2026-06-20 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 多模态大模型 |
| 架构 | 稠密模型 | 稠密模型 |
| 参数规模 | 暂无数据 | 暂无数据 |
| 上下文长度 | 1.05M | 1M |
| 最大输出 | 128K | 64K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|
| 文本输入 | $0.2 / 1M tokens | $1.5 / 1M tokens |
| 文本输出 | $1.2 / 1M tokens | $9 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.02 / 1M tokens | $0.15 / 1M tokens |
| 缓存写入 | $0.25 / 1M tokens | 暂无公开价格 |
小结
- GPT-5.6 Luna在以下类目领先:跨应用与工具编排 (1/1)
- Gemini 3.5 Flash在以下类目领先:图像感知与视觉推理 (1/1)、科学知识与推理 (1/1)
3 个共同 benchmark 上，Gemini 3.5 Flash 平均高出 2.13 分。
单项差距最大的 benchmark：MMMU-Pro — GPT-5.6 Luna 60.30，Gemini 3.5 Flash 80.10（分差 -19.80）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。