GPT-5.6 Luna
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OpenAI
GPT-5.6 Luna brachte die neuen Werkzeugfunktionen der GPT-5.6-Familie in deren kleinste und günstigste Stufe. Auch Luna konnte Programme zur Koordination von Werkzeugen schreiben und deren Zwischenergebnisse verarbeiten. In ChatGPT Work und Codex konnten zahlende Nutzer den Denkaufwand wählen.
GPT-5.6 Sol und GPT-5.6 Terra deckten die größeren Stufen derselben Familie ab. GPT-6 Luna folgte später ausdrücklich als Nachfolgerin.
Der Index mittelt Rangperzentile aus 10 dokumentierten Vergleichskohorten.
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Overall
1.266 schwer auffindbare, aber kurz und eindeutig beantwortbare Rechercheaufgaben. Der Test belohnt hartnäckige Faktensuche. Er bildet offene Rechercheberichte und typische Nutzerfragen nur teilweise ab.
Hinweis (GPT-5.6 Luna): Redaktionelle Auswahl aus der Hersteller-Tabelle, kein vollständiger Auszug der Vergleichsgruppe.
Hinweis: Redaktionelle Auswahl aus der Hersteller-Tabelle, kein vollständiger Auszug der Vergleichsgruppe.
Hinweis: Redaktionelle Auswahl aus der Hersteller-Tabelle, kein vollständiger Auszug der Vergleichsgruppe.
Hinweis: Redaktionelle Auswahl aus der Hersteller-Tabelle, kein vollständiger Auszug der Vergleichsgruppe.
Hinweis: Redaktionelle Auswahl aus der Hersteller-Tabelle, kein vollständiger Auszug der Vergleichsgruppe.
Hinweis: Redaktionelle Auswahl aus der Hersteller-Tabelle, kein vollständiger Auszug der Vergleichsgruppe.
höhere Werte sind besserStand 2. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
502 technische Entscheidungspunkte aus Engineering- und Forschungsabläufen. Jedes Fragenpaar wird in beiden Antwortreihenfolgen vorgelegt. Der Gesamtscore mittelt Engineering und Forschung und verlangt, dass beide Reihenfolgen richtig beantwortet werden. Nicht parsebare Antworten zählen als falsch. Reasoning-Einstellung und Ausgabegrenze gehören zum Testaufbau.
Hinweis (GPT-5.6 Luna): 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 10 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 17 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 3 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 2 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 112 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 24 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 93 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 459 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
höhere Werte sind besserStand 26. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
| Teilaufgabe | GPT-5.6 Luna (Dieses Modell) | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| CLI | 36,07 % | 47,22 % (bester Wert dieser Zeile) |
| COBOL | 70 % (bester Wert dieser Zeile) | 70 % (bester Wert dieser Zeile) |
höhere Werte sind besserStand 11. August 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Code Quality
höhere Werte sind besserStand 11. August 2026Skala: 0 Bewertung - 3,85 Bewertung
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
| Teilaufgabe | GPT-5.6 Luna (Dieses Modell) | GPT-5.6 Sol | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|---|
| Exact Pages | 63,52 % (bester Wert dieser Zeile) | 61,54 % | 59,21 % |
| Max Fitting Context | 64,1 % | 65,15 % (bester Wert dieser Zeile) | 63,05 % |
| Shared Max Context | 65,04 % | 66,43 % (bester Wert dieser Zeile) | 61,89 % |
höhere Werte sind besserStand 11. August 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
In dieser Runde nicht verfügbar
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
GPT-5.6 Luna

Reasoning (angefragt): high
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)50,6 / 100
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | ProprietärQuelle |
| Zugang | APIQuelle |
| Kontextfenster | 1.050.000 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | 16. Februar 2026Quelle |
| Hinweise | Schnelle und günstigste Stufe der GPT-5.6-Familie. Allgemein verfügbar seit dem 9. Juli 2026. Bei ChatGPT Work und Codex ist die Effort-Stufe für Plus-, Pro-, Business- und Enterprise-Nutzer wählbar. $1 Input / $6 Output pro 1M Token. Terminal-Bench 2.1 84,3 %.Quelle |
| API-Modellkennung | gpt-5.6-lunaQuelle |
| Maximale Ausgabe | 128.000 TokenQuelle |
| Wissensstand | 2026-02-16Quelle |
| Eingabe | Text, BildQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | none, low, medium, high, xhigh, maxQuelle |
| API-Schnittstellen | Responses API, Chat Completions APIQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Veröffentlichung | 2026-07-09Quelle |
OpenAI prices GPT-6 Luna directly "vs. GPT-5.6 Luna" and writes "At high effort, GPT-6 Luna improves on its predecessor by 5.4 percentage points at 58% lower cost per task." on AutomationBench.
Introducing GPT-6 Sol and Luna (2026-09-22)