hubris

GPT-5.6 Lunaилиo1

Главная разница — цена: Luna дешевле в 75,0 раза на входе и в 50,0 раза на выходе. Ниже — счёт по трём источникам: что заявили поставщики, что намерила независимая лаборатория и что мы видим на реальных запросах. Переключатель «что важнее» меняет счёт — проверьте свой расклад.

  • Поставщик карточки моделей и правила кэша
  • Лаборатория Artificial Analysis, одна методика на обе
  • Hubris наши реальные запросы за 30 дней

Сводная оценка Лаборатория Hubris

Одно число на модель от 0 до 100: качество, скорость, цена, кэш и возможности, нормированные по всему каталогу. Засечки — остальные модели на той же шкале.

GPT-5.6 Luna25,25 ₽ · openai · июль 2026
SonnetDeepSeek 0731FlashFlash
64+10 %
o11 894 ₽ · openai · декабрь 2024
HaikuSonnetFlashOpus
58

Luna опережает o1 на 10 % по сводной оценке при выбранных весах. Из чего складывается — в раундах ниже.

Счёт по раундам 67 : 42
1Качество с рассужденияминезависимый индекс интеллекта10:4
2Качество без рассужденийне считаетсялаборатория ещё не измерила o1 в этом режиме:
3Кодсводный индекс кодинга, LiveCodeBench, SciCode10:6
4Математикане считаетсялаборатория ещё не измерила GPT-5.6 Luna в этих задачах:
5Инструменты и агентвызов инструментов и работа в терминале8:6
6Следование инструкциямне считаетсялаборатория ещё не измерила GPT-5.6 Luna в этих задачах:
7Длинный контекстрассуждения на длинном контексте10:8
8Скоростьне считаетсяпо o1 пока мало запросов, чтобы мерить скорость:
9Цена25,25 ₽ против 1 894 ₽ за миллион на входе10:010Кэшавтоматический против автоматический9:911Возможностиконтекст, вход, рассуждения, приватность10:9
Правила одни для всех сравнений: лучший в раунде получает 10, второй — пропорционально отставанию, разница до 5 % — ничья, обеим по 10. Раунд 2 и 4 и 6 и 8 в счёт не идёт: лаборатория ещё не опубликовала замер — максимум уменьшен. «Бюджет и скорость» удваивает цену и скорость, «Качество любой ценой» удваивает качество и не считает цену. Как считаем — в методике.

Раунд 1 из 11

Качество с рассуждениями

10:437.5 против 15.2 по независимому индексупосле раунда 10 : 4

Качество мы не измеряем — это цифры независимой лаборатории: девять тестов одной методикой на обе модели, рассуждения включены на максимум. Шкала от 0 до 100.

Индекс интеллекта Лаборатория

Artificial Analysis, индекс v4. Замеры: GPT-5.6 Luna (Non-reasoning), o1.

С рассуждениями на максимумкак в карточках поставщиков
37.5
15.2
GPQA Diamondвопросы уровня аспирантуры, справочно
91,1 %
74,7 %
Humanity's Last Examсамый трудный набор задач, справочно
39,5 %
7 %
MMLU-Proширокие знания, справочно

Лаборатория ещё не измерила GPT-5.6 Luna в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Сторонние оценки LMArena · MERA

Справочно, очков не дают. LMArena — рейтинг по слепым голосам людей; MERA — открытый бенчмарк на русском языке от Альянса ИИ.

MERAрусскоязычные задачи, доля верных ответов
51,6 %

Раунд 2 из 11

Качество без рассуждений

:раунд не считается — нет замера

В чате, поддержке и массовых задачах думать некогда — рассуждения выключены. Здесь картина часто другая.

Индекс интеллекта Лаборатория

Та же методика, режим без рассуждений.

Без рассужденийбыстрый ответ, как в чате и массовых задачах

Лаборатория ещё не измерила o1 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 3 из 11

Код

10:6счёт по 1 замеру лабораториипосле раунда 20 : 10

Задачи из настоящих репозиториев и соревновательный код. У разных моделей лаборатория успела измерить разное — в счёт идут те тесты, что есть у обеих.

Кодинг Лаборатория

Сводный индекс кодинга (0–100) и отдельные тесты в процентах решённых задач.

Сводный индекс кодингавсе кодовые тесты лаборатории одним числом
71.4
39.7
LiveCodeBenchсвежие соревновательные задачи

Лаборатория ещё не измерила GPT-5.6 Luna в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

SciCodeнаучный код по описанию задачи

Лаборатория ещё не измерила o1 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Сторонние лидерборды SWE-bench · LMArena

Справочно, в счёт раунда не идут: методика у каждого своя. У SWE-bench результат — это связка модели с конкретным агентом, поэтому рядом указаны агент и год лучшего известного прогона.

SWE-bench Verifiedдоля починенных багов в настоящих репозиториях
64,6 % · W&B Programmer O1 crosscheck5, 2025
LMArena, кодовая доскарейтинг Elo по голосам людей
1519 · 37 место

Раунд 4 из 11

Математика

:раунд не считается — нет замера

Счёт, доказательства и олимпиадные задачи. Полезно там, где ответ либо верный, либо нет: аналитика, финансы, инженерные расчёты.

Математика Лаборатория

Сводный индекс (0–100) и доля решённых олимпиадных задач.

Сводный индекс математикивсе математические тесты лаборатории одним числом

Лаборатория ещё не измерила GPT-5.6 Luna в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

AIMEолимпиадные задачи со строгим ответом

Лаборатория ещё не измерила GPT-5.6 Luna в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 5 из 11

Инструменты и агент

8:6счёт по 2 замерам лабораториипосле раунда 28 : 16

Модель в роли агента: вызвать нужный инструмент, довести многошаговый диалог до результата, поработать в терминале. Именно это отличает модель для агентского клиента от модели для чата.

Инструменты и терминал Лаборатория

Доля доведённых до конца сценариев.

𝜏²-benchвызовы инструментов в многошаговом диалоге
31,1 %
62,6 %
Terminal-Benchработа агента в терминале
80,9 %
12,9 %

Раунд 6 из 11

Следование инструкциям

:раунд не считается — нет замера

Делает ли модель ровно то, о чём просили: держит формат, не добавляет лишнего, соблюдает ограничения. От этого зависит, придётся ли разбирать ответ костылями.

Следование инструкциям Лаборатория

Доля заданий, где все требования соблюдены.

IFBenchпроверяемые требования к формату и содержанию

Лаборатория ещё не измерила GPT-5.6 Luna в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 7 из 11

Длинный контекст

10:8счёт по 1 замеру лабораториипосле раунда 38 : 24

Большое окно контекста и умение им пользоваться — разные вещи. Здесь проверяется второе: рассуждения по длинному тексту, а не размер окна из карточки.

Рассуждения на длинном контексте Лаборатория

Доля верных ответов по длинному тексту. Размер окна — в раунде «Возможности».

Long Context Reasoningответы по тексту, который не помещается в один взгляд
83,7 %
65 %

Раунд 8 из 11

Скорость

:раунд не считается — мало данных

Пауза до первого слова и скорость письма. Очки — по нашим данным, это то, что вы получите на практике.

Один и тот же запросHubrisЛаборатория

Проигрываем ответ на измеренной скорости: пауза до первого слова, потом письмо. Лабораторной дорожки у o1 нет — лаборатория скорость этой версии не публикует. Длина ответа одинаковая, иначе модели несравнимы.

GPT-5.6 Lunaopenai/gpt-5.6-lunaу нас 2,9 с · 132 ток/сс раздумьями первое слово ответа — через 135,5 с
лаборатория 3,3 с
тишина 2,9 с
132 токена в секунду
5,1 с
o1openai/o1

По o1 пока мало запросов, чтобы мерить скорость.

Лаборатория меряет по прямому API одним промптом без рассуждений. У нас — реальные промпты реальных клиентов, часть с рассуждениями, и весь путь до вас целиком. Разница между дорожками — разница между стендом и жизнью.

Раунд 9 из 11

Цена

10:0Luna дешевле в 75,0 раза на входе и в 50,0 раза на выходепосле раунда 48 : 24

В рублях, за миллион токенов. Списывается по факту — за то, что реально отправили и получили.

Прайс и реальный средний чек Hubris

Первые две колонки — ставки каталога. Третья — сколько в среднем стоит один запрос нашим пользователям к этой модели.

МодельВходные токеныто, что вы отправилиОтвет моделито, что она написалаТипичный запроссредний по нашим пользователям
GPT-5.6 Luna25,251510,22
o11 8947 574мало данных
Разницав 75,0 разав пользу Lunaв 50,0 разав пользу Luna
Средний чек считается по реальным запросам наших пользователей: он зависит от того, сколько модель пишет в ответ.

Раунд 10 из 11

Кэш

9:9у обеих включается сампосле раунда 57 : 33

Если начало промпта повторяется от запроса к запросу — системная инструкция, приложенный документ, история переписки, — эта часть считается со скидкой. Включается она у моделей по-разному, и на этом легко потерять деньги.

Правила кэширования Поставщик

Скидка применяется автоматически — Hubris списывает по фактической цене исполнения, в которой кэш уже учтён.

GPT-5.6 Luna
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 90 % применится сама.

o1
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 50 % применится сама.

Как пометить блок и проверить, что кэш сработал, — в документации. Сработавший кэш виден в ответе в поле cached_tokens.

Раунд 11 из 11

Возможности

10:9контекст у Luna заметно большепосле раунда 67 : 42

Контекст, что принимает на вход, рассуждения, приватность, надёжность. За каждый пункт — очки по одной шкале.

GPT-5.6 Luna
  • Контекст 1,05 млн токенов
  • Принимает картинки
  • Принимает файлы
  • Умеет рассуждать перед ответом
  • Не обучается на ваших данных
  • Доля неудачных запросов 2,4 % — выше обычного
o1
  • Контекст 200 тыс. токенов
  • Принимает картинки
  • Принимает файлы
  • Умеет рассуждать перед ответом
  • Не обучается на ваших данных

Итог

Кто победил

GPT-5.6 Luna67
из 70 очковПобеждает Luna
o142
При равных весах побеждает Luna — 67 : 42, уверенно. Luna берёт качество с рассуждениями, код, работу с инструментами, длинный контекст и цену; o1 отвечает без явных побед. Кэш и возможности — ничьи. Переключатели наверху счёт не переворачивают: Luna впереди при любом раскладе.

Коротко

Плюсы и минусы

Преимущества каждой модели над другой — из тех же данных, что и раунды, в процентах и секундах.

GPT-5.6 Luna
  • дешевле в 75,0 раза на входе
  • качество с рассуждениями выше на 59 %
  • контекст больше на 81 %
o1

Преимуществ перед соперником по нашим данным нет.

Мы рекомендуем GPT-5.6 Luna: она впереди по сумме раундов при равных весах.

Выбор

Когда какую брать

Обе доступны по одному ключу — переключиться можно на любом запросе, поменяв одну строку.

GPT-5.6 Luna
  • Массовая обработка: классификация, извлечение полей, разметка
  • Диалог с пользователем, где важна скорость первого слова
  • Всё, что гоняется с одной и той же системной инструкцией
  • Массовые задачи, где счёт за токены — главная статья расходов

Слабое место: без включённых рассуждений заметно слабее старших моделей.

Открыть в чате
o1
  • Задачи, где важны цена и надёжность — смотрите раунды выше
Открыть в чате

Вопросы

Что обычно спрашивают

Почему Luna дешевле в 75,0 раза — она хуже?

По независимому индексу с рассуждениями — 37.5 против 15.2; второй режим лаборатория для одной из моделей ещё не измерила. Цена отражает размер модели и объём вычислений на ответ; проверьте на своих данных, заметна ли разница именно в вашей задаче.

Какая модель лучше для написания кода?

По независимому индексу с рассуждениями — 37.5 против 15.2. На практике для больших проектов берут ту, что лучше держит длинный контекст задачи; Luna здесь предпочтительнее, а для мелких правок и массовых операций важнее скорость и цена.

Что такое кэш промптов и почему это важно?

У обеих кэш включается сам: если начало промпта совпадает с недавним запросом, эта часть считается со скидкой. Ничего помечать не нужно.

Откуда взяты цифры скорости?

Это наши измерения по успешным запросам через Hubris за последние 30 дней, а не заявления поставщиков: время до первого слова и скорость письма от начала до конца ответа. В паузу входит и наш участок пути. Лабораторная дорожка рядом — Artificial Analysis, прямой API одним промптом: это потолок, наша цифра — то, на что стоит рассчитывать.

Можно ли переключаться между моделями?

Да, обе доступны по одному ключу. Чтобы сменить модель, достаточно поменять её идентификатор в запросе — ни отдельного договора, ни второго ключа не нужно.

Дальше

Другие сравнения

Каждая из этих двух — против соседей по каталогу. Любую пару можно собрать в выборе наверху страницы.

Источники: GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) и o1Artificial Analysis, 2026-09-18; цены, контекст и модальности — каталог Hubris, 2026-09-18; скорость и средний чек — запросы через Hubris за 30 дней.

GPT-5.6 Luna или o1 — что выбрать: цена, скорость, качество, код · Hubris