hubris

GPT-5.6 LunaилиQwen3.8 27B

6 раундов из 9 — ничья или почти ничья. Главная разница — цена: Qwen3.8 дешевле в пять раз на входе и в 0,9 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
SonnetSonnetSolLuna
63
Qwen3.8 27B5,05 ₽ · qwen · август 2026
OpusGPT-5.5FlashFlash
66+5 %

Qwen3.8 опережает Luna на 5 % по сводной оценке при выбранных весах. Из чего складывается — в раундах ниже.

Счёт по раундам 79 : 85
Правила одни для всех сравнений: лучший в раунде получает 10, второй — пропорционально отставанию, разница до 5 % — ничья, обеим по 10. Раунд 4 и 6 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

10:937.3 против 33.7 по независимому индексупосле раунда 10 : 9

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), Qwen3.8 27B (Non-reasoning).

С рассуждениями на максимумкак в карточках поставщиков
37.3
33.7
GPQA Diamondвопросы уровня аспирантуры, справочно
91,1 %
90,5 %
Humanity's Last Examсамый трудный набор задач, справочно
39,5 %
33,9 %
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

8:1015.5 против 20.2 по независимому индексупосле раунда 18 : 19

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
15.5
20.2

Раунд 3 из 11

Код

10:10счёт по 2 замерам лаборатории — в пределах погрешностипосле раунда 28 : 29

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
68.1
LiveCodeBenchсвежие соревновательные задачи

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

SciCodeнаучный код по описанию задачи
53,6 %
46,6 %

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.

LMArena, кодовая доскарейтинг Elo по голосам людей
1518 · 47 место
1591 · 28 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

8:10счёт по 2 замерам лабораториипосле раунда 36 : 39

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 %
48 %
Terminal-Benchработа агента в терминале
80,9 %
79,8 %

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

10:10счёт по 1 замеру лаборатории — в пределах погрешностипосле раунда 46 : 49

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 %
82 %

Раунд 8 из 11

Скорость

8:8первое слово у Qwen3.8 на 1,5 с раньше, письмо у Luna быстрее в 1,8 разапосле раунда 54 : 57

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 Luna нет — лаборатория скорость этой версии не публикует. Длина ответа одинаковая, иначе модели несравнимы.

GPT-5.6 Lunaopenai/gpt-5.6-lunaу нас 3,0 с · 130 ток/с
тишина 3,0 с
130 токенов в секунду
5,3 с
Qwen3.8 27Bqwen/qwen3.8-27bу нас 1,4 с · 71 ток/сс раздумьями первое слово ответа — через 53,4 с
лаборатория 8,0 с
тишина 1,4 с
71 токен в секунду
5,7 с
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

6:10Qwen3.8 дешевле в пять раз на входе и в 0,9 раза на выходепосле раунда 60 : 67

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 Luna25,25₽151₽0,22₽
Qwen3.8 27B5,05₽170₽0,49₽
Разницав пять разв пользу Qwen3.8вровеньв 2,2 разав пользу Luna
На реальных запросах разрыв меньше, чем в прайсе: он зависит от того, сколько модель пишет в ответ, а не только от ставки за токен.

Раунд 10 из 11

Кэш

9:9у обеих включается сампосле раунда 69 : 76

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.

Qwen3.8 27B
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 55 % 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

10:9по всем пунктам равныпосле раунда 79 : 85

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 0,6 %
Qwen3.8 27B
  • ✓Контекст 1 млн токенов
  • ✓Принимает картинки
  • —Файлы не принимает
  • ✓Умеет рассуждать перед ответом
  • ✓Не обучается на ваших данных
  • ✓Доля неудачных запросов 0,3 %

Итог

Кто победил

GPT-5.6 Luna79
из 90 очковПобеждает Qwen3.8
Qwen3.8 27B85
При равных весах побеждает Qwen3.8 — 79 : 85, уверенно. Qwen3.8 берёт качество без рассуждений, работу с инструментами и цену; Luna отвечает без явных побед. Качество с рассуждениями, код, длинный контекст, скорость, кэш и возможности — ничьи. Переключатели наверху счёт не переворачивают: Qwen3.8 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
  • пишет на 45 % быстрее
  • качество с рассуждениями выше на 10 %
Qwen3.8 27B
  • дешевле в пять раз на входе
  • первое слово на 1,5 с раньше
  • качество без рассуждений выше на 23 %
Мы рекомендуем Qwen3.8 27B: он 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

Слабое место: без включённых рассуждений заметно слабее старших моделей.

Открыть в чате
Qwen3.8 27B
  • Массовые задачи, где счёт за токены — главная статья расходов
  • Точные ответы без времени на раздумья — поддержка, извлечение смысла
Открыть в чате

Вопросы

Что обычно спрашивают

Почему Qwen3.8 дешевле в пять раз — он хуже?

С включёнными рассуждениями разница по независимому индексу — 37.3 против 33.7; без рассуждений — 15.5 против 20.2. Причём без рассуждений Qwen3.8 даже впереди — переплата оправдана только особыми требованиями к задаче. Самый дешёвый способ убедиться — прогнать оба варианта на своих данных.

Какая модель лучше для написания кода?

По независимому индексу с рассуждениями — 37.3 против 33.7. 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 Qwen3.8 27B (Non-reasoning) — Artificial Analysis, 2026-10-22; цены, контекст и модальности — каталог Hubris, 2026-10-22; скорость и средний чек — запросы через Hubris за 30 дней.