OpenAILLM-Duell

GPT-6 Solvs.GPT-6 Luna

Lohnt sich der Aufpreis?

GPT-6 Sol schneidet besser als GPT-6 Luna ab, aber kostet 20-mal so viel.

GPT-6 Sol vorn

LeistungGesamtindex, 100 Punkte = Durchschnitt

110,5

GPT-6 Sol

Platz 13

96,3

GPT-6 Luna

Platz 35

etwa gleich schnell

TempoToken pro Sekunde

111

GPT-6 Sol

101

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna günstiger

Preis$ je 1 Mio. Token

4 $

GPT-6 Sol

0,20 $

GPT-6 Luna

GPT-6 Sol beliebter

Beliebtheit0 bis 100

GPT-6 Sol

Platz 3 von 785

GPT-6 Luna

Platz 30 von 785

Ab 272.000 Token im Kontext kostet GPT-6 Sol mehr: 4 $ Eingabe und 15 $ Ausgabe je 1 Mio. Token. Ab 272.000 Token im Kontext kostet GPT-6 Luna mehr: 0,20 $ Eingabe und 0,75 $ Ausgabe je 1 Mio. Token.

Nimm GPT-6 Sol für

WissenAllgemeinProgrammierenSchlussfolgernSucheMultimodalCybersicherheitRechtMathematikGesundheitProduktivitätAgenteneher Finanzen

Nimm GPT-6 Luna für

Kein klarer Vorteil

Wo liegt der Unterschied?

Stärken im Überblick

GPT-6 SolGPT-6 LunaMedian aller Modelle mit Platz

ProgrammierenGPT-6 Sol vorn

GPT-6 Sol114,9Platz 11

GPT-6 Luna97,5Platz 35

Median aller Modelle mit Platz84,1

95-%-Bereich: GPT-6 Sol 112,2 bis 117,6, GPT-6 Luna 94,5 bis 100,5.

BereichGPT-6 SolGPT-6 Luna

Dieselben Werte und Urteile wie die Balken darunter. Im Ausschnitt beginnt das Netz bei 80 Punkten, knapp unter dem schwächsten Wert der beiden Modelle; der Durchschnitt der Referenzgruppe liegt bei 100.

GPT-6 Sol liegt in 9 von 10 Bereichen vorn, GPT-6 Luna in keinem.

GPT-6 Sol vorn: 9GPT-6 Sol leicht vorn: 1

Bereiche im Gesamtindex

WissenGPT-6 Sol +21109,8 zu 89,2

AllgemeinGPT-6 Sol +19113,0 zu 94,4

ProgrammierenGPT-6 Sol +17114,9 zu 97,5

SchlussfolgernGPT-6 Sol +16114,1 zu 97,8

MultimodalGPT-6 Sol +15106,9 zu 92,0

MathematikGPT-6 Sol +12117,5 zu 105,5

AgentenGPT-6 Sol +8107,2 zu 99,5

Fachgebiete

RechtGPT-6 Sol +14104,8 zu 90,7

GesundheitGPT-6 Sol +10104,8 zu 95,2

Finanzeneher GPT-6 Solnicht sicher · 3 und 5 Tests

Die Balkenlänge zeigt den Abstand in Indexpunkten (volle Breite 15 Punkte, eine Standardabweichung der Referenzgruppe). Voll heißt sicher vorn, schraffiert noch nicht sicher, ein dünner grauer Balken gleichauf.

4 weitere Bereiche anzeigen, die nicht zum Gesamtindex zählen

SucheGPT-6 Sol +1598,6 zu 83,3

CybersicherheitGPT-6 Sol +15116,4 zu 101,8

ProduktivitätGPT-6 Sol +999,4 zu 90,5

Bildungnur GPT-6 Luna mit Wertung

GPT-6 Sol gegen GPT-6 Luna auf gleicher Stufe

Beide Modelle auf denselben Stufen gemessen. So zeigt sich, ob ein Vorsprung vom Modell kommt oder nur von mehr Rechenaufwand.

maxGPT-6 Sol vorn

GPT-6 Sol 110,5 gegen GPT-6 Luna 96,3 · Abstand 16,4 · Testreihen 11

Gesamtindex (max gegen max)GPT-6 Sol vorn

GPT-6 Sol 110,5 gegen GPT-6 Luna 96,3

Stufe	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	Abstand	Urteil	Testreihen
max	110,5	96,3	16,4	GPT-6 Sol vorn	11
Gesamtindex (max gegen max)	110,5	96,3	14,3	GPT-6 Sol vorn

Abstand und Urteil vergleichen nur die Testreihen von Artificial Analysis, in denen beide Modelle auf dieser Stufe gemessen sind. Gleichauf unter 3 Punkten, vorn erst bei einem Abstand über zwei Standardfehlern. Die Einzelwerte stützen sich auf alle Testreihen des jeweiligen Modells, deshalb weicht ihre Differenz vom Abstand ab.

Welches Modell für welche Aufgabe?

Alltagsaufgaben, übersetzt aus den Bereichswerten oben. Jede Zeile nennt die Werte, auf denen sie beruht.

AufgabeBesser geeignetberuht auf

Code schreiben und Fehler findenGPT-6 SolProgrammieren 114,9 zu 97,5

Mathe und DatenanalyseGPT-6 SolMathematik 117,5 zu 105,5, Schlussfolgern 114,1 zu 97,8

Fakten und RechercheGPT-6 SolWissen 109,8 zu 89,2, Suche 98,6 zu 83,3

Agenten und WorkflowsGPT-6 SolAgenten 107,2 zu 99,5

Schnelle Antworten im Chatetwa gleich111 zu 101 Token pro Sekunde

SicherheitsanalysenGPT-6 SolCybersicherheit 116,4 zu 101,8

Viele Anfragen, kleines BudgetGPT-6 Luna4 $ zu 0,20 $ je 1 Mio. Token

Finanz-, Rechts- und MedizintexteGPT-6 SolFinanzen 101,3 zu 98,3, Recht 104,8 zu 90,7, Gesundheit 104,8 zu 95,2

Bilder, Screenshots und PDFsGPT-6 SolMultimodal 106,9 zu 92,0

Selbst ansehen: gleicher Auftrag, ein Versuch

Derselbe Prompt für beide Modelle. Gezeigt wird der neueste Versuch ohne Nachbesserung; er zählt nicht zum Gesamtindex.

Pelikan auf dem Fahrrad

Auftrag (englisches Original)

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

Ursprung der Aufgabe: Simon Willison

GPT-6 Sol

01.10.2026 · 80 s · 0,04 $

Testdetails

Datum des Testlaufs: 01.10.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: openai/gpt-6-sol
Reasoning-Einstellung: high
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ausgabe-Token: 4.389 Token
Kosten des Versuchs: 0,0439 $
Antwortzeit: 80,5 s
API-Modell laut Antwort: openai/gpt-6-sol
Festgelegter Endpunkt: OpenAI | openai/gpt-6-sol-20260922
Temperatur: Anbieterstandard
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Bestanden, keine Qualitätsbewertung

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

GPT-6 Luna

01.10.2026 · 47 s · 0,0022 $

Testdetails

Datum des Testlaufs: 01.10.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: openai/gpt-6-luna
Reasoning-Einstellung: high
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ausgabe-Token: 4.493 Token
Kosten des Versuchs: 0,0022 $
Antwortzeit: 46,7 s
API-Modell laut Antwort: openai/gpt-6-luna
Festgelegter Endpunkt: OpenAI | openai/gpt-6-luna-20260922
Temperatur: Anbieterstandard
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Bestanden, keine Qualitätsbewertung

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

SVG-Kurztest

Ein SVG-Auftrag mit denselben festen Einstellungen für alle Modelle, ohne verdecktes Nachdenken.

Auftrag

Gib nur ein eigenständiges SVG eines Pelikans zurück, der Fahrrad fährt. Verwende viewBox „0 0 800 600“, einfache Formen, zwei deutlich sichtbare Räder und einen erkennbaren Pelikan mit langem Schnabel. Höchstens 30 SVG-Elemente und 1.800 Zeichen. Kein Markdown, keine Erklärungen, Kommentare, Skripte, Animationen, CSS oder externen Ressourcen.

Englischer Original-Auftrag

Return only one standalone SVG of a pelican riding a bicycle. Use viewBox="0 0 800 600", simple shapes, two clearly visible wheels and a recognizable pelican with a long beak. At most 30 SVG elements and 1800 characters. No Markdown, explanations, comments, scripts, animation, CSS or external resources.

GPT-6 Sol

In dieser Runde nicht verfügbar

GPT-6 Luna

In dieser Runde nicht verfügbar

GPT-6 Sol und GPT-6 Luna im Gesamtindex

Alle Modelle mit Platz im Gesamtindex, beide Modelle dieses Vergleichs hervorgehoben. Weitere Modelle kannst du dazunehmen oder ausblenden.

Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4)

20 von 92 Modellen

4 Modelle dieser Auswahl sind im Gesamtindex mit einer niedrigeren Reasoning-Stufe als max gemessen. Gestrichelte Säule: niedrigere Reasoning-Stufe als die Spitze.

Claude Opus 5.5max126,1

Gemini 4 Carbonhigh125,8

Claude Fable 5.1max123,8

Claude Sonnet 5.5max122,8

Gemini 4 Argonhigh122,3

GPT-6 Astramax121,3

GPT-6.1 Solmax119,2

Muse Wonder Fullmax118,3

Claude Opus 5max117,2

Muse Wondermax113,4

Kimi K3.1 Promax112,9

Claude Fable 5max112,5

GPT-6 Solmax110,5

GPT-5.6 Solmax108,7

Muse Spark 1.3max107,4

Gemini 3.7 Flashhigh107,1

DeepSeek V4.1 Flash 1017max106,6

Gemini 3.8 Flashhigh106,5

GPT-6.1 Terramax105,3

GPT-6 Lunamax96,3

Claude Opus 5.5

Gemini 4 Carbon

Claude Fable 5.1

Claude Sonnet 5.5

Gemini 4 Argon

GPT-6 Astra

GPT-6.1 Sol

Muse Wonder Full

Claude Opus 5

Muse Wonder

Kimi K3.1 Pro

Claude Fable 5

GPT-6 Sol

GPT-5.6 Sol

Muse Spark 1.3

Gemini 3.7 Flash

DeepSeek V4.1 Flash 1017

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

GPT-6 Luna

Beliebtheit im Vergleich

Wie oft die Modelle gesucht, genutzt und erwähnt werden, auf einer Skala von 0 bis 100.

GPT-6 Sol ist beliebter als GPT-6 Luna: 73 zu 60 von 100.

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026

GPT-6 SolGPT-6 Luna

Alle Daten im Vergleich

Der bessere Wert ist fett. Beim Gesamtindex nur, wenn der Abstand klar ist.

Kennzahl	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna
Leistung
GesamtindexPunkte, 100 = Durchschnitt der Referenzgruppe, höher ist besser	110,5	96,3
Platz	Platz 13 von 92	Platz 35 von 92
Preis je 1 Mio. Token
Eingabewas du schickst	2 $über 272.000 Token: 4 $	0,10 $über 272.000 Token: 0,20 $
Ausgabewas das Modell schreibt	10 $über 272.000 Token: 15 $	0,50 $über 272.000 Token: 0,75 $
Kosten je Aufgabe (eigene Tests)Durchschnitt aus 3 Aufgaben des ursprünglichen Testprotokolls, die beide Modelle bestanden haben (ohne SVG-Kurztest)	0,044 $	0,003 $
Tempo
Token pro Sekunde	111	101
Beliebtheit
BeliebtheitSuche, Nutzung und Erwähnungen, 0 bis 100	73Platz 3 von 785	60Platz 30 von 785
Technik
Kontextfensterwie viel Text das Modell auf einmal liest	1,05 Mio. Token≈ 1.580 A4-Seiten	1,05 Mio. Token≈ 1.580 A4-Seiten
Wissensstand	20.04.2026	18.05.2026
Veröffentlicht	22.09.2026	22.09.2026
Verfügbarkeit	Aktiv	Aktiv
Offene Gewichte	nein	nein

Preise ohne Rabatte für Zwischenspeicher und Stapelverarbeitung · Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis

Gibt es eine bessere Wahl?

Nachfolger von GPT-6 SolGPT-6.1 Sol

Gesamtindex 119,2, Platz 72 $ Eingabe und 10 $ Ausgabe je 1 Mio. Token

GPT-6 Luna vs. GPT-6.1 Sol

So günstig wie GPT-6 LunaClaude Haiku 5.5

Gesamtindex 103,4, Platz 200,10 $ Eingabe und 0,50 $ Ausgabe je 1 Mio. Token

GPT-6 Sol vs. Claude Haiku 5.5

Bestes Modell im GesamtindexClaude Opus 5.5

Gesamtindex 126,1, Platz 14 $ Eingabe und 20 $ Ausgabe je 1 Mio. Token

GPT-6 Sol vs. Claude Opus 5.5

Gemeinsame Benchmarks

Einzelwerte aus derselben Benchmark-Version, Aufgabe und Messgröße. Fett ist ein Wert nur bei gleichem Testaufbau und klarem Abstand.

A: GPT-6 SolB: GPT-6 Luna

AA-BriefcaseOverall · höher ist besser1.476,5 elo1.337,1 eloArtificial AnalysisStand 07.11.2026

AA-OmniscienceOverall · höher ist besser21,400 Punkte-8,267 PunkteArtificial AnalysisStand 07.11.2026

AA-Omniscience AccuracyOverall · höher ist besser51,1 %39,6 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

AA-Omniscience Hallucination RateOverall · niedriger ist besser60,8 %79,3 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

AutomationBench-AAOverall · höher ist besser61,6 %53,2 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

BioMysteryBenchOverall · höher ist besser74,8 %61,5 %Vals AIStand 05.11.2026

Code MigrationOverall · höher ist besser57,2 %42,6 %Vals AIStand 29.10.2026

CritPt v2 (Hard Subset)Overall · höher ist besser66,5 %42,5 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

CyberBench v1.1Overall · höher ist besser78,0 %76,3 %Vals AIStand 05.11.2026

EMBOverall · höher ist besser71,5 %68,5 %Vals AIStand 20.10.2026

54 weitere Benchmarks anzeigen

Finance Agent (v2)Overall · höher ist besser49,1 %49,9 %Vals AIStand 29.10.2026

FrontierCodeOverall · höher ist besser35,6 %25,2 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

GDP.pdfOverall · höher ist besser25,2 %22,8 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

GDPval-AAOverall · höher ist besser1.515,9 elo1.444,5 eloArtificial AnalysisStand 07.11.2026

HLE-DiamondOverall · höher ist besser45,2 %22,2 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

IOIOverall · höher ist besser82,6 %55,6 %Vals AIStand 29.10.2026

Legal Research BenchOverall · All-pass · höher ist besser28,8 %30,3 %Vals AIStand 05.11.2026

LMArena Code Arena WebDevOverall · höher ist besser1.6781.579LMArenaStand 28.10.2026

LMArena SearchOverall · höher ist besser1.1751.160LMArenaStand 13.10.2026

LMArena Text, Style ControlOverall · höher ist besser1.4581.441LMArenaStand 28.10.2026

LMArena Vision, Style ControlOverall · höher ist besser1.2661.240LMArenaStand 19.10.2026

MedCodeOverall · höher ist besser47,1 %44,7 %Vals AIStand 29.10.2026

MedScribeOverall · höher ist besser82,0 %83,7 %Vals AIStand 29.10.2026

MMMU-ProOverall · höher ist besser82,9 %79,7 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

MysteryMechanismOverall · höher ist besser30,2 %19,4 %Vals AIStand 29.10.2026

ProgramBenchOverall · höher ist besser2,0 %0,5 %Vals AIStand 05.11.2026

ProofBench v1.1Overall · höher ist besser83 %64 %Vals AIStand 29.10.2026

Public Benefits Bench v1.1Overall · höher ist besser56,6 %57,6 %Vals AIStand 12.10.2026

SRE BenchOverall · höher ist besser30,5 %2,7 %Vals AIStand 05.11.2026

Tax Agent BenchOverall · höher ist besser15,0 %19,9 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-BenchOverall · höher ist besser43,9 %12,6 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

Terminal-Bench 4.0Overall · höher ist besser44,4 %13,6 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-Bench-ScienceOverall · höher ist besser30,0 %4,3 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-Bench-ScienceOverall · höher ist besser30,0 %8,6 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

Vals Science IndexOverall · höher ist besser45,0 %28,4 %Vals AIStand 25.10.2026

Vibe Code Bench v1.1Overall · höher ist besser87,8 %81,6 %Vals AIStand 05.11.2026

BioMysteryBenchHard · höher ist besser35,3 %17,6 %Vals AIStand 05.11.2026

Code MigrationCLI · höher ist besser52,9 %37,2 %Vals AIStand 29.10.2026

CyberBench v1.1Patch · höher ist besser89,3 %87,5 %Vals AIStand 05.11.2026

EMBComps · höher ist besser73,3 %70,5 %Vals AIStand 20.10.2026

Finance Agent (v2)Adjustments · höher ist besser43,2 %49,8 %Vals AIStand 29.10.2026

IOIIOI 2024 · höher ist besser100,0 %69,3 %Vals AIStand 29.10.2026

Legal Research BenchAdministrative / Regulatory · All-pass · höher ist besser39,4 %37,9 %Vals AIStand 05.11.2026

LMArena Code Arena WebDevHTML development · höher ist besser1.6801.595LMArenaStand 28.10.2026

LMArena Text, Style ControlBusiness, management and finance · höher ist besser1.4481.441LMArenaStand 28.10.2026

LMArena Vision, Style ControlCreative writing with images · höher ist besser1.2521.232LMArenaStand 19.10.2026

ProgramBenchAlmost Resolved · höher ist besser32,5 %8,0 %Vals AIStand 05.11.2026

SRE BenchCapability Score · höher ist besser57,3 %11,1 %Vals AIStand 05.11.2026

Tax Agent BenchControversy & Precedence Analysis · höher ist besser6,7 %6,7 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-Bench 4.0Hardware · höher ist besser6,7 %0,0 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-Bench-ScienceEarth Sciences · höher ist besser25 %0 %Vals AIStand 05.11.2026

Vals Science IndexBioMysteryBench · höher ist besser74,8 %61,5 %Vals AIStand 25.10.2026

BioMysteryBenchHuman-solvable · höher ist besser84,0 %71,7 %Vals AIStand 05.11.2026

Code MigrationCOBOL · höher ist besser70,0 %58,6 %Vals AIStand 29.10.2026

CyberBench v1.1PoC · höher ist besser66,7 %65,0 %Vals AIStand 05.11.2026

EMBDataroom · höher ist besser83,9 %75,5 %Vals AIStand 20.10.2026

Finance Agent (v2)All-Pass · höher ist besser36,0 %38,4 %Vals AIStand 29.10.2026

IOIIOI 2025 · höher ist besser79,3 %39,0 %Vals AIStand 29.10.2026

Legal Research BenchAdministrative / Regulatory · Weighted partial credit (weighted pass) · höher ist besser80,5 %83,2 %Vals AIStand 05.11.2026

LMArena Code Arena WebDevImage to WebDev · höher ist besser1.6601.571LMArenaStand 19.10.2026

LMArena Text, Style ControlChinese · höher ist besser1.4851.483LMArenaStand 28.10.2026

LMArena Vision, Style ControlDiagram understanding · höher ist besser1.3031.275LMArenaStand 19.10.2026

ProgramBenchFully Resolved · höher ist besser2,0 %0,5 %Vals AIStand 05.11.2026

SRE BenchFully Solved · höher ist besser30,5 %2,7 %Vals AIStand 05.11.2026

Weitere Vergleiche

Vergleiche GPT-6 Sol und GPT-6 Luna mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

GPT-6 Solvs.GPT-6 Luna

Nimm GPT-6 Sol für

Nimm GPT-6 Luna für

Wo liegt der Unterschied?

Stärken im Überblick

GPT-6 Sol gegen GPT-6 Luna auf gleicher Stufe

Welches Modell für welche Aufgabe?

Selbst ansehen: gleicher Auftrag, ein Versuch

Pelikan auf dem Fahrrad

SVG-Kurztest

GPT-6 Sol

GPT-6 Luna

GPT-6 Sol und GPT-6 Luna im Gesamtindex

Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4)

Beliebtheit im Vergleich

Zeitlicher Verlauf

Alle Daten im Vergleich

Gibt es eine bessere Wahl?

Gemeinsame Benchmarks

Weitere Vergleiche

Anderes Duell vergleichen

Vorgänger und Nachfolger

Die beliebtesten Vergleiche