GPT-6 Luna: para qué sirve de verdad (benchmark en español)
Su fuerte es Coding (#18 de 115 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.21 contra 9.70). Está en el tercio más barato del ranking: $0.780 por cada 1.000 llamadas.
Dónde está parado, pilar por pilar
La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.
Medido con 143 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-10-11 · datos abiertos
Qué hace bien y qué no
Su media entre las 35 tareas medidas es 8.01. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.
Donde rinde por encima de sí mismo
- Extraer los datos verificables de un texto — 9.19 (+1.18 contra su media).
- Encontrar el sitio oficial de una empresa — 9.15 (+1.14 contra su media).
- Precisión literal (hex, JWT, configs) — 9.12 (+1.11 contra su media).
- OCR / extracción desde imágenes — 9.12 (+1.11 contra su media).
Donde se cae
- No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) — 5.83 (-2.18 contra su media).
- Orquestación (flujos de varios pasos) — 5.85 (-2.16 contra su media).
- Tool calling (llamada de funciones) — 6.33 (-1.68 contra su media).
- Capacidades de agente (delegación, skills) — 6.53 (-1.48 contra su media).
Si GPT-6 Luna no te cierra
| Modelo | Calidad | $/1k | Latencia | Por qué |
|---|---|---|---|---|
| Ling 3.0 Flash VL | 8.33 | $0.099 | 20.6 s | misma nota o mejor, menos plata por llamada |
| Qwen 3.8 Flash | 8.53 | $0.750 | 64.8 s | hasta 30% más caro, pero rinde más |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 8.09 | $2.33 | 4.1 s | al menos 40% menos de espera, sin caer de nota |
La ficha: GPT-6 Luna en números
| Calidad medida | |
|---|---|
| Runs que puntúan | 143 |
| Tool calling | 6.40 |
| Resistencia a prompt injection | 10.00 |
| Precio | |
| Precio por millón · entrada | $0.100 |
| Precio por millón · salida | $0.500 |
| Rendimiento y límites | |
| Latencia total media | 10.7 s |
| Ventana de contexto | 1.050.000 |
| Contexto útil medido | 800.000 |
Contra los mejores del ranking, en plata
| Modelo | Calidad | $/1.000 llamadas |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 8.27 | $0.780 |
| Qwen 3.8 Flash | 8.53 | $0.750 |
| Claude Opus 4.8 | 8.48 | $39.00 |
- Qwen 3.8 Flash (el techo medido) rinde 3% más a un precio parecido ($0.750 contra $0.780).
- Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 3% más (8.48 contra 8.27) y cuesta 50 veces más por llamada.
Cuánto max_tokens darle, por tarea
| Tarea | Mediana | Peor caso medido | max_tokens sugerido |
|---|---|---|---|
| Decisiones de negocio (prioridades. plan) | 1.556 | 6.644 | 8.305 |
| Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos) | 2.545 | 5.519 | 6.898 |
| Razonamiento general (lógica. decisiones) | 2.537 | 4.162 | 5.202 |
| Generación de código (Python. SQL. debug) | 924 | 4.157 | 5.196 |
| Estrategia (pricing. planificación) | 3.345 | 3.861 | 4.826 |
| Noticias + SEO (artículos completos) | 1.517 | 3.704 | 4.630 |
| Contenido startup (newsletter. actualidad) | 1.740 | 3.299 | 4.123 |
| Anti-alucinación (citas. contexto) | 270 | 3.049 | 3.811 |
| Razonamiento profundo (matemática. Fermi) | 2.450 | 2.772 | 3.465 |
| Creatividad (hooks. analogías. narrativa) | 2.551 | 2.706 | 3.382 |
| Presentaciones (slides. reportes) | 2.523 | 2.523 | 3.153 |
| Auditar números (detectar el error plantado) | 1.075 | 2.492 | 3.115 |
| OCR / extracción desde imágenes | 586 | 2.259 | 2.823 |
| Gestión de tareas (action items. planes) | 1.980 | 2.032 | 2.540 |
| Ventas en frío (cold email. campañas) | 576 | 1.965 | 2.456 |
| Multi-turno (debugging. requisitos) | 1.753 | 1.922 | 2.402 |
| Integridad de idioma (no mezclar idiomas) | 1.021 | 1.374 | 1.717 |
| JSON estructurado (extracción. schemas) | 133 | 1.233 | 1.541 |
| Verificar VARIOS datos de una vez (lote) | 727 | 1.179 | 1.473 |
| Contenido con datos verificables (no inventar) | 564 | 860 | 1.075 |
| Traducción (es↔en) | 173 | 856 | 1.070 |
| Capacidades de agente (delegación. skills) | 370 | 814 | 1.017 |
| Contenido genérico (blog. email. social) | 625 | 761 | 951 |
| Orquestación (flujos de varios pasos) | 213 | 604 | 755 |
| Extraer los datos verificables de un texto | 232 | 434 | 542 |
| Resúmenes y extracción de datos | 424 | 424 | 530 |
| No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) | 79 | 341 | 426 |
| Seguir instrucciones al pie de la letra | 328 | 340 | 425 |
| Resistencia a prompt injection | 116 | 337 | 421 |
| Soporte al cliente (clasificar y responder) | 180 | 310 | 387 |
| Precisión literal (hex. JWT. configs) | 78 | 301 | 376 |
| Verificar un dato contra su fuente | 116 | 246 | 307 |
| Tool calling (llamada de funciones) | 82 | 173 | 216 |
| Encontrar el sitio oficial de una empresa | 79 | 156 | 195 |
| Aguja en el pajar (contexto largo en español) | 63 | 82 | 102 |
Los números oficiales de GPT-6 Luna
Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.
Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.
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