GPT-6 Luna
O modelo mais eficiente da OpenAI, feito para tarefas focadas e de alto volume. É um dos modelos mais baratos de rodar desta lista, mas fica bem atrás dos modelos GPT-6 maiores em tarefas difíceis e com agentes.
OpenAIModelo de linguagemLançado em setembro de 2026Dados conferidos em 18 de outubro de 2026
Este modelo não está no ranking atual das pessoas: ou é novo e ainda está juntando votos, ou ficou abaixo do top 12. Veja o ranking de IA para os modelos mais bem avaliados.
No papel
Rankings de testes fixos da aba de benchmarks: Velocidade #8, Raciocínio #21.
Pontos fortes e fracos
- Menor custo por tarefa da Artificial Analysis entre os modelos pagos daqui ($0.07)
- Preço baixo ($0.10 / $0.50 por milhão de tokens) com janela de contexto de 1.05M de tokens
- 59.3% no ARC-AGI-2 por cerca de 6 centavos por tarefa
- Fraco em trabalho de agente no terminal (16.4% no Terminal-Bench 4.0 no Codex)
- Pontuações baixas de texto e escrita na LMArena em comparação com os modelos GPT-6 maiores
Ideal para
- Tarefas baratas em alto volume
- Chat simples e extração de dados
- Organizar e etiquetar conteúdo
Todas as notas que temos
Cada barra compara este modelo com o melhor resultado de qualquer modelo desta página no mesmo teste.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1.442,8Pontuação na Arena 1442.8 (IC 95% 1438.2 a 1447.4); 49,617 votos; entrada "gpt-6-luna-max"; posição 91 de 416 no ranking completo
- LMArena, escrita criativa1.410Pontuação na Arena 1410.0 (IC 95% 1402.9 a 1417.2); 11,078 votos; entrada "gpt-6-luna-max"; posição 91 de 414 no ranking completo
- LMArena WebDev (programação)1.578,2Pontuação na Arena 1578.2 (IC 95% 1572.0 a 1584.3); 20,045 votos; entrada "GPT-6 Luna (Max)"; posição 35 de 144 no ranking completo
- LMArena, visão1.241Pontuação na Arena 1241.0 (IC 95% 1228.8 a 1253.1); 2,833 votos; entrada "gpt-6-luna-max"; posição 65 de 165 no ranking completo
- LMArena Agent Arena0,030Pontuação IPS 0.0301 (IC 95% 0.0255 a 0.0347); 163,815 sessões; entrada "GPT-6 Luna (Max)"; posição 18 de 52 no ranking completo
- Artificial Analysis Intelligence Index38,138.1 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (a AA mostra 38), configuração "GPT-6 Luna (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)38,5%38.5% no Humanity's Last Exam (AA, 2,158 perguntas só de texto), configuração "GPT-6 Luna (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (execução da Artificial Analysis)12,6%12.6% no Terminal-Bench 4.0 executado pela AA (harness mini-swe-agent), configuração "GPT-6 Luna (max)"
- Raciocínio com contexto longo (AA-LCR)83,3%83.3% no AA-LCR (raciocínio em contexto longo), configuração "GPT-6 Luna (max)"
- MMMU-Pro, compreensão de imagens79,7%79.7% no MMMU-Pro (compreensão de imagens, AA), configuração "GPT-6 Luna (max)"
- AA-Omniscience, acertos menos alucinações0,70.7 no AA-Omniscience Index (precisão de conhecimento menos alucinação, escala de -100 a 100), configuração "GPT-6 Luna (max)"
- Velocidade de saída, tokens por segundo120 t/s120 tokens de saída por segundo (mediana da AA), linha "GPT-6 Luna (max)"
- Custo por tarefa de teste da Artificial Analysis$0.07$0.07 para rodar uma tarefa do AA Intelligence Index, linha "GPT-6 Luna (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index41,141.1 no AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), melhor configuração listada "Codex - GPT-6 Luna (max)"
- Ranking do Terminal-Bench 4.016,4%16.4% resolvido no Terminal-Bench 4.0 (mais ou menos 2.7, IC 95%) com Codex no esforço max
- Quebra-cabeças ARC-AGI-259,3%59.31% no ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), melhor configuração listada "GPT-6 Luna (Max)", $0.06 por tarefa
- Quebra-cabeças ARC-AGI-30,2%0.19% no ARC-AGI-3 (semiprivado, harness padrão; execuções "provider adapter" excluídas), melhor configuração listada "GPT-6 Luna (Medium)"
Compare com
- Claude Opus 5.5O modelo principal da Anthropic para programação com agentes de longa duração e trabalho intelectual, e o modelo que a Anthropic sugere como ponto de partida para a maioria das tarefas.
- Claude Sonnet 5.5O modelo de preço intermediário da Anthropic, que a empresa descreve como seu melhor equilíbrio entre velocidade e inteligência.
- Claude Fable 5.1O nível mais alto da Anthropic para o raciocínio mais difícil e trabalho de agentes de longo prazo, que a Anthropic recomenda quando o Opus 5.5 ainda não basta.
- Claude Haiku 5.5O modelo atual menor e mais rápido da Anthropic, feito para tarefas de alto volume e sensíveis à latência, como classificação, extração e roteamento.