发帖者认为,GPT-5.6 Luna 在 medium thinking 下接近 GPT-5.4 mini 的速度和能力,在 high effort 下可以接近 GPT-5.5 medium。评论区有用户把 Luna Max 设为默认模型,也有人认为 Luna 的质量和价格优势明显,但对速度、上下文和任务完成可靠性的评价并不一致。
头脑风暴、常规实现等任务可优先使用 Luna;计划审查和最终复核切换到 Sol high。
一位评论者分享了简单的 Codex 路由配置:子代理用 gpt-5.6-luna-xhigh,普通任务用 gpt-5.6-luna-max,审查与最终模型用 gpt-5.6-sol-high。
社区明确提醒,benchmark 只能当指南,真实项目应自行测试。
负面反馈包括:Luna Max 可能较慢、低级模型可能误报已完成 Git 操作,以及不同任务对模型的偏好差异较大。
这是早期社区经验,不是控制变量的基准测试。它支持“Luna 适合高频、成本敏感、代码代理任务”的方向,但不能证明 Luna 在所有工作流中优于 Sol 或 Terra。
本站仅展示 Tabbit 编辑摘要和必要节选;完整内容、上下文与最新版本请查看原始来源。
GPT-5.6 Luna