Direktvergleich

GPT-6 Luna vs. Qwen 3.8 Max 0902

Veröffentlichte Benchmarkwerte aus derselben Version und Vergleichskohorte, API-Preise und technische Eckdaten. Unterschiedliche Testeinstellungen werden sichtbar ausgewiesen.

gemeinsame Messreihen: 17
verschiedene Benchmarks: 17
jüngster Abruf: 23.09.2026

Erstes ModellZweites Modell

Steckbrief

Allgemeine Daten

Erscheinungsdatum, Verfügbarkeit, Kontextfenster, Architektur und veröffentlichte Parameterzahlen auf einen Blick. Nicht veröffentlichte Angaben bleiben als solche markiert.

Allgemeine Daten von GPT-6 Luna und Qwen 3.8 Max 0902
Merkmal	GPT-6 Luna	Qwen 3.8 Max 0902
Anbieter	OpenAI	Alibaba
Erschienen	22. Sept. 2026	2. Sept. 2026
Verfügbarkeit	Aktiv	API-only
Modelltyp	Proprietär	Proprietär
Parameter	Nicht veröffentlicht	2,4 Billionen, 95 Mrd. aktiv
Architektur	Nicht veröffentlicht	Mixture of Experts
Kontextfenster	1.050.000 Token	1.000.000 Token
Wissensstand	18. Mai 2026	Nicht veröffentlicht
Technische Quellen	Modell, Kontext	Modell

Kosten

API-Preise im Vergleich

Die Tabelle vergleicht die offiziellen Standard-API-Tarife pro 1 Mio. Token einschließlich veröffentlichter Cache-Preise. Batch, Fast, Priority, regionale Aufschläge, Toolaufrufe und Cloudpreise sind nicht eingerechnet.

API-Preise von GPT-6 Luna und Qwen 3.8 Max 0902
Preisart	GPT-6 Luna	Qwen 3.8 Max 0902
API-Eingabe	0,1 $ ≤272K / 0,2 $ >272K	1,65 $
API-Ausgabe	0,5 $ ≤272K / 0,75 $ >272K	4,95 $
Cache lesen	0,01 $ ≤272K / 0,02 $ >272K	0,14 $
Cache schreiben (5 Min.)	0,13 $ ≤272K / 0,25 $ >272K	Nicht ausgewiesen
Cache schreiben (1 Std.)	Nicht ausgewiesen	Nicht ausgewiesen
Preis geprüft	22.09.2026 Quelle	22.09.2026 Quelle

GPT-6 LunaQwen 3.8 Max 0902

API-EingabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif

GPT-6 Luna0,1 $

Qwen 3.8 Max 09021,65 $

API-AusgabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif

GPT-6 Luna0,5 $

Qwen 3.8 Max 09024,951 $

Cache lesenUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif

GPT-6 Luna0,01 $

Qwen 3.8 Max 09020,137 $

Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Preise nach Anbieter

Direkte Entwicklertarife und über OpenRouter geroutete Anbieterpreise sind getrennt gekennzeichnet. Alle Preise gelten in USD pro 1 Mio. Token. Kontextabhängige Direktpreise sowie regionale, Flex-, Priority- und weitere OpenRouter-Tarife bleiben einzeln erkennbar.

Anbieterpreise von GPT-6 Luna und Qwen 3.8 Max 0902
Modell	Anbieter	Bezugsweg und Tarif	Eingabe pro 1 Mio. Token	Ausgabe pro 1 Mio. Token	Quelle
GPT-6 Luna	OpenAI	Direkt beim EntwicklerBis 272.000 Kontext-Token	0,1 $	Günstigster erfasster Preis: 0,5 $	Quelle22.09.2026
	OpenAI	Direkt beim EntwicklerÜber 272.000 Kontext-Token	0,2 $	0,75 $	Quelle22.09.2026
	Amazon Bedrock	Über OpenRouteramazon-bedrock/us-east-1	0,11 $	0,55 $	Quelle23.09.2026
	Azure	Über OpenRouterazure/eu	0,11 $	0,55 $	Quelle23.09.2026
	Azure	Über OpenRouterazure/us	0,11 $	0,55 $	Quelle23.09.2026
	OpenAI	Über OpenRouteropenai	Günstigster erfasster Preis: 0,1 $	Günstigster erfasster Preis: 0,5 $	Quelle23.09.2026
	OpenAI	Über OpenRouteropenai/fast	0,2 $	1 $	Quelle23.09.2026
Qwen 3.8 Max 0902	Alibaba	Direkt beim EntwicklerStandard-API	Günstigster erfasster Preis: 1,65 $	Günstigster erfasster Preis: 4,951 $	Quelle22.09.2026
Qwen 3.8 Max 0902	Alibaba	Über OpenRouteralibaba	2 $	6 $	Quelle23.09.2026

Leistung

Gemeinsame Benchmarks

Nur veröffentlichte Ergebnisse mit derselben Benchmark-Version, Aufgabe, Metrik und Vergleichskohorte werden gegenübergestellt. Wenn Anbieter unterschiedliche Reasoning-Stufen, Agenten oder Ausgabegrenzen verwendet haben, steht das direkt in der Tabelle.

Fähigkeitsprofil aus vergleichbaren Benchmarks

Jede Achse mittelt direkt vergleichbare Benchmarkfamilien. Ein Wert von 100 bedeutet den stärkeren Wert innerhalb dieses Duells, keinen universellen Qualitätswert.

GPT-6 Luna

Qwen 3.8 Max 0902

Coding: 95,2 / 58,9 (4 Benchmarkfamilien)

Mathematik: 100 / 90,6 (1 Benchmarkfamilie)

Finanzen: 95,9 / 95,9 (3 Benchmarkfamilien)

Recht: 45,8 / 100 (2 Benchmarkfamilien)

Agenten-Aufgaben: 100 / 92,3 (1 Benchmarkfamilie)

Produktivität: 85,9 / 100 (1 Benchmarkfamilie)

Gesundheit: 99,3 / 95,5 (2 Benchmarkfamilien)

Bildung: 93,8 / 100 (1 Benchmarkfamilie)

17 passende Messreihen aus 17 Benchmarkfamilien wurden berücksichtigt. Das Radar zeigt 8 von 10 vergleichbaren Kategorien.

GPT-6 LunaQwen 3.8 Max 0902

Code MigrationOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna42,554 %

Qwen 3.8 Max 090223,958 %

EMBOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna68,515 %

Qwen 3.8 Max 090260,066 %

Finance Agent (v2)Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna49,873 %

Qwen 3.8 Max 090250,593 %

Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna2,917 %

Qwen 3.8 Max 090210,417 %

IOIOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna55,556 %

Qwen 3.8 Max 090268,889 %

Legal Research BenchOverall · All-pass. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna30,288 %

Qwen 3.8 Max 090247,596 %

MedCodeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna44,685 %

Qwen 3.8 Max 090240,668 %

MedScribeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna83,71 %

Qwen 3.8 Max 090284,947 %

MysteryMechanismOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna19,369 %

Qwen 3.8 Max 090223,874 %

ProgramBenchOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna0,5 %

Qwen 3.8 Max 09020 %

ProofBenchOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna64 %

Qwen 3.8 Max 090258 %

Public Benefits Bench v1.1Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-6 Luna57,645 %

Qwen 3.8 Max 090267,118 %

Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Benchmarkwerte von GPT-6 Luna und Qwen 3.8 Max 0902
Benchmark und Aufgabe	GPT-6 Luna	Qwen 3.8 Max 0902	Quelle
Code MigrationOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner42,554 %	23,958 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
EMBOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner68,515 %	60,066 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Finance Agent (v2)Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	49,873 %	Gewinner50,593 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: task resolution rateBewertung: Mehr ist besser	2,917 %	Gewinner10,417 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
IOIOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	55,556 %	Gewinner68,889 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Legal Research BenchOverall · All-pass Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: all-pass rateBewertung: Mehr ist besser	30,288 %	Gewinner47,596 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
MedCodeOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner44,685 %	40,668 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
MedScribeOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	83,71 %	Gewinner84,947 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
MysteryMechanismOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	19,369 %	Gewinner23,874 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
ProgramBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner0,5 %	0 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
ProofBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner64 %	58 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Public Benefits Bench v1.1Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	57,645 %	Gewinner67,118 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
SAGEOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	48,091 %	Gewinner51,254 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Tax Agent BenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	58,864 %	Gewinner65,96 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Terminal-Bench 2.1Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner73,034 %	67,416 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Vals IndexOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: weighted index scoreBewertung: Mehr ist besser	Gewinner58,45 %	51,844 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Vibe Code Bench v1.1Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Harness: OpenHands	Gewinner81,649 %	64,696 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 22.09.2026
Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Eigene Modelltests

Unsere Tests

Vergleiche, wie die Modelle denselben Prompt umsetzen. Jeder Test zeigt den ersten Versuch, ohne nachträgliche Korrekturen am erzeugten Code. Die Ergebnisse fließen nicht in einen Gesamtscore ein.

Pelikan auf dem Fahrrad

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.

GPT-6 Luna

Noch nicht getestet

Qwen 3.8 Max 0902

In diesem Testlauf war kein API-Zugang verfügbar. Das Modell wurde nicht bewertet.

Reasoning (angefragt): high

Erster Versuch

Datum des Testlaufs: 07.09.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: qwen/qwen3.8-max-0902
Reasoning-Einstellung: high
Festgelegter Endpunkt: Alibaba | qwen/qwen3.8-max-20260902
Temperatur: Anbieterstandard
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Nicht ausgeführt

Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.

Prompt und Testbedingungen

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token

Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)

So liest du den Vergleich

Ein Benchmark-Sieg ist kein Gesamturteil

Entscheidend sind deine Aufgaben, dein Budget und die benötigte Kontextlänge. Ein Coding-Benchmark sagt wenig über Bildverständnis oder Agentenarbeit aus.

Die Standardpreistabelle nutzt direkte Entwicklertarife. Der Anbieter-Vergleich kennzeichnet OpenRouter-Endpoints, Regionen und Sondertarife separat.

Jeder Messwert verlinkt seine Messstelle und zeigt den Abrufstand. Je nach Kennzeichnung handelt es sich um eine Anbieterangabe, ein offizielles Benchmark-Leaderboard oder eine unabhängige Evaluation. Strittige oder archivierte Ergebnisse werden nicht verwendet.

Weitere Duelle

Vergleiche GPT-6 Luna und Qwen 3.8 Max 0902 mit weiteren wichtigen Modellen. Alle Duelle nutzen dieselbe Daten- und Benchmarklogik.

Zum vollständigen LLM-Vergleich