GPT-5.6 Luna

OpenAI的全部模型 →国外视觉模型综合智力第 32 名

中等价位、能读长文、会看图的模型

聪明世界#32
编程很强自报
记性1.1M
便宜$1.2

记性换算成体感:一次能读完《哈利·波特》全七部

GPT 系列的视觉模型 · 按发布时间

共 55 个 · 这里是相邻的 7 个 · OpenAI的全部模型 →

她的房间

编程能力:双屏工作站
电脑
62.7% · SWE-Bench Pro · 厂商系统卡自评,未经第三方复核
上下文窗口
书架
5 层 · 记忆 1.1M tokens
数学与科学推理成绩
黑板
数学与科学推理
知识截止日期
日历
知识停在 2026-02-16
上下文缓存
冰箱
支持上下文缓存,能存记忆
闭源
门禁
闭源,权重不公开

身世

发布日期
2026 年 7 月 9 日models.dev
知识截止
2026-02-16
参数量
体型为估算值,官方从未公布参数量
开放权重
否
开源许可
暂无数据
上下文窗口
1.1M tokens
单次最大输出
128K
输入价格
$0.20 / 百万 tokens
输出价格
$1.20 / 百万 tokens
模型类型
视觉除了文字还能看图片或视频,输出文字
支持的输入
图像、文件、文字 → 文字
工具调用
是
深度思考
是
提示缓存
是

战绩

综合智力
156.7
AIME 数学
98.3%
GPQA Diamond 科学
91.6%
ARC-AGI-2 抽象推理
59.5%
Fiction.liveBench 长文本
未参评

综合智力、数学、科学、抽象推理与长文本数据来自 Epoch AI(CC-BY 4.0)。写「未参赛」的项目表示该模型没有被这项评测收录, 不代表它做不到——本站不会用估算值填补空缺。

编程战绩(按赛制分列)

  • 同一个思路但难度高得多的版本,题目更长、依赖更复杂。分数普遍比 Verified 低三十分左右,两者不可直接比较。厂商自报
  • DeepSWE67.2%
    SWE-bench Verified 的一个变体测法,用不同的 agent 脚手架跑同一批题。第三方实测
    https://deepswe.datacurve.ai/
  • 把模型丢进一个真实终端里让它自己干完一件活——装环境、跑脚本、调错。考的是当「实习生」的本事,不只是写代码。厂商自报
  • 在真实 IDE 里做代码编辑的测试,题目来自 Cursor 收集的实际使用场景。第三方实测
    https://cursor.com/cursorbench
  • Cognition 出的高难度代码题集,面向前沿模型。第三方实测
    https://cognition.com/frontiercode
  • ALE-Bench1667
    AtCoder 启发式算法竞赛题,考的是给一个没有标准答案的优化问题找出尽量好的解。分数是 137–2177 的评分标度,不是百分比。和「修 bug」是两种能力。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • WebDev Arena1519 Elo
    让两个模型各写一个网页,由人来投票选哪个更好,按对战胜负算 Elo 分。考的是前端开发的实际观感,和「能不能修复一个后端 bug」不是一回事。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks

这些分数不可互相比较。同一个模型换一套评测脚手架就能差二三十分: SWE-bench Verified 的中位数是 75.7,而难度更高的 SWE-Bench Pro 只有 41.0。 广场上的能力条因此显示的是「在同一把尺子下排第几」,而不是分数本身。

全部成绩(按榜单分列)

名次的分母是在同一个榜、由同一类测量方测过的模型数,不是全站模型数。不同榜的分数不可互相比较。

综合
数学
知识与推理
  • GPQA 科学91.6%第 29 / 215
    博士级别的物理、化学、生物选择题,题目设计到「谷歌也搜不到答案」。随机乱猜是 25 分。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • ARC-AGI-259.5%第 42 / 122
    看几组图形样例找规律的智力题,人类轻松、模型艰难。专门测「没见过的题会不会做」。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • ARC-AGI(第一代)88.0%第 42 / 121
    ARC-AGI 的第一代题库,已被第二代取代。第三方实测
    https://arcprize.org/
  • SimpleQA 事实问答41.0%第 54 / 109
    一问一答的冷门事实题,测的是「知不知道」和「会不会瞎编」。分数低的模型更容易一本正经地胡说。第三方实测
  • CritPt 物理20.6%第 27 / 192
    研究级别的物理问题,由在职物理学家出题。测的是能不能做前沿科研级的推理。第三方实测
  • WeirdML60.9%第 32 / 151
    一批刻意古怪的小型机器学习任务,模型要自己写代码训练并拿到成绩。考的是解决陌生问题的能力。第三方实测
    https://htihle.github.io/weirdml.html
智能体
游戏与谜题
其他

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