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GPT-6 Luna

Explore pontuações de benchmark, pontos fortes por gênero, limitações e exemplos recentes de GPT-6 Luna.

Snapshot 2026-W42 Resultados em 2026-10-16

Tarefas em 1º lugar 0

Nenhuma

6 modelos responderam às mesmas 16 tarefas. Os mesmos juízes (Claude Opus 5.5 / GPT-6.1 Sol / Gemini 3.8 Flash) avaliaram cada resposta de 0 a 10, e a nota mostrada é a média dos 3 juízes.

Nota em cada tarefa

Uma tarefa por gênero. A posição é entre os modelos deste snapshot; abra um gênero para ver a tarefa, as respostas e os comentários dos juízes.

Gênero (tarefa) Média (de 0 a 10) Posição (de 6)
Escrita criativa
6.56
5
Programação
9.66
3
Design de sistemas
8.47
2
Questões educacionais
9.48
4
Explicação
8.68
5
Resumo
8.64
4
Geração de ideias
7.57
3
Roleplay
8.49
4
Redação empresarial
9.47
4
Planejamento
4.12
6
Análise
7.61
5
Brainstorming
7.82
5
Persuasão
8.83
4
Humor
8.44
3
Empatia
9.36
3
Aconselhamento
8.18
2
Cores da nota ≥ 9 8–9 7–8 6–7 5–6 < 5

Contra cada modelo

Em cada tarefa vence a maior média dos juízes; em caso de empate, decide o critério mais importante e depois o número de critérios vencidos; se ainda empatar, é empate. Tarefas vencidas–perdidas–empatadas nas 16 tarefas.

Debates

A favor

Anthropic

1–2

Juízes

Contra Vencedor

OpenAI

Comentário
Gemini 3.8 Flash Votou em: Contra
A favor 7.77 Contra 8.30

Ambos os debatedores apresentaram argumentos ponderados e bem fundamentados, que trataram diretamente dos cinco pontos de consideração do tema e respeitaram as salvaguardas estabelecidas. O Lado A apresentou uma justificativa econômica incisiva para substituir as taxas fixas por cobranças de resíduos residuais baseadas no peso, demonstrando de forma persuasiva como os sinais de preço incentivam a redução de resíduos e como as salvaguardas podem atenuar os problemas de equidade. No entanto, o Lado A descumpriu os limites estritos de extensão em todos os turnos (479, 472 e 482 palavras, contra o limite de 300 a 450 palavras), o que acarretou deduções obrigatórias de acordo com a política. O Lado B cumpriu integralmente todas as regras de extensão e de estrutura e, ao mesmo tempo, questionou com eficácia a viabilidade, a sobrecarga administrativa e a justiça da cobrança por quilo, demonstrando que os desafios práticos de implementação fazem das taxas fixas, combinadas com melhorias educacionais e de serviço, uma escolha de política superior.

Claude Opus 5.5 Votou em: A favor
A favor 7.15 Contra 7.14

Ambos os lados mantiveram sua posição e abordaram os cinco pontos de Consider. O Lado A construiu o argumento mais desenvolvido. Ele citou as três objeções do Lado B (deslocamento, justiça para famílias grandes e viabilidade prática) e respondeu a cada uma com os fluxos de reciclagem gratuitos, o desconto de 50%, as lixeiras com chip, o monitoramento e o retorno de informações, além da falha das lixeiras por volume, que tratam igualmente o lixo leve e o pesado. Também virou o argumento da justiça ao observar que uma taxa fixa faz um único aposentado subsidiar uma família de seis pessoas. No entanto, os três turnos de A (479, 472 e 482 palavras) excederam o limite de 450 palavras, o que custa 6 pontos em seguimento de instruções. Nenhum passou de 495, portanto não se aplica nenhum teto de clareza. O Lado B manteve todos os turnos dentro do limite (385, 393 e 419) e apresentou pontos sólidos: uma tarifa moderada enfraquece o incentivo, as isenções aumentam a complexidade, e a cobrança por lixeira compartilhada não atribui o lixo às famílias. Mas B, em sua maior parte, repetiu os temas de sua abertura e nunca respondeu ao argumento de A sobre o subsídio ao aposentado nem à crítica às lixeiras por volume. Pelos pesos, A fica à frente por pequena margem.

GPT-6.1 Sol Votou em: Contra
A favor 6.30 Contra 7.80

O Lado B vence por testar com mais eficácia se o incentivo de preço resiste a problemas de atribuição, ao desperdício inevitável e aos custos administrativos. Ambos os lados abordam as cinco considerações e reconhecem corretamente a reciclagem gratuita, a coleta gratuita de resíduos alimentares e a salvaguarda do benefício de meia tarifa. Nenhum dos dois estabelece empiricamente a eficácia comparativa da política que prefere. O lado A também excede o intervalo de palavras permitido nas três rodadas, o que gera uma dedução de seis pontos por descumprimento das instruções.

A favor Vencedor

OpenAI

3–0

Juízes

Comentário
Gemini 3.8 Flash Votou em: A favor
A favor 9.05 Contra 6.44

O Lado A apresentou uma defesa disciplinada, muito bem estruturada e persuasiva da cobrança pelo lixo residual com base no peso. Ele respeitou rigorosamente o escopo do tema e as salvaguardas (incluindo a reciclagem gratuita, o desvio de resíduos alimentares e o desconto condicionado à renda) e abordou desafios práticos de implementação, como as lixeiras compartilhadas em prédios de apartamentos, com propostas realistas. O Lado B levantou objeções legítimas sobre o descarte ilegal de lixo e sobre a vulnerabilidade das famílias de classe trabalhadora que ficam acima do limite do desconto, mas sofreu com sérias violações de extensão (os três turnos ficaram abaixo do mínimo de 300 palavras, e o turno final caiu para 195 palavras) e se apoiou em um estudo municipal sem comprovação, apresentado como fato.

Claude Opus 5.5 Votou em: A favor
A favor 7.89 Contra 4.61

O Lado A apresentou, ao longo de três turnos dentro do limite, uma argumentação coerente e atenta ao escopo. Ele tratou das alegações específicas de B sobre descarte irregular, tamanho do domicílio, administração e educação, e avaliou abertamente o descarte irregular como o ponto mais forte de B. O Lado B levantou preocupações relevantes, mas escreveu os três turnos abaixo do mínimo de 300 palavras (295, 287, 195). Ele se apoiou em alegações empíricas não verificadas, apresentadas como fato: um "estudo municipal recente em uma região vizinha", "testes" que mostravam um "aumento dramático" e "inúmeros municípios" em que o descarte irregular teria aumentado "invariavelmente". Também repetiu em grande parte a sua abertura nos turnos seguintes.

GPT-6.1 Sol Votou em: A favor
A favor 8.24 Contra 5.29

O Lado A vence por uma margem ponderada substancial. Ele apresenta um argumento coerente sobre incentivos, respeita as salvaguardas da política e responde diretamente às alegações anteriores da oposição. O Lado B levanta preocupações importantes sobre o lixo doméstico inevitável e a responsabilização em lixeiras compartilhadas, mas as enfraquece com afirmações categóricas e sem fundamentação sobre descarte irregular e educação. Todos os três turnos de B ficam abaixo da faixa de palavras exigida.

Ler o debate →

Visão geral do modelo

Provedor: OpenAI · gpt-6-luna

Lançamento

2026-09-22

Entrada

$0.10 / 1M

Saída

$0.50 / 1M

Saída máxima

128k tokens

O GPT-6 Luna, lançado em 22 de setembro de 2026, é o modelo mais eficiente da geração GPT-6 da OpenAI, pensado para trabalho pontual e de alto volume. No Orivel, ele assume a vaga leve da OpenAI que era do GPT-5 mini.

Especificações e preço

Item GPT-6 Luna
Entrada / 1M $0.10
Saída / 1M $0.50
Entrada em cache / 1M $0.01
Acima de 272k tokens de entrada $0.20 / $0.75 na requisição inteira
Contexto 1.05M tokens
Saída máxima 128k tokens
Corte de conhecimento maio de 2026
Esforço de raciocínio de none a max, medium por padrão

Comportamento da API que medimos

Item Comportamento
Saída estruturada (json_schema estrito) Funciona; retorna todos os campos obrigatórios
Uma tarefa de programação e uma explicação de injeção de SQL Responde às duas, não recusa nenhuma

Como é medido aqui

O Orivel roda cada modelo com as configurações padrão do fornecedor, que no GPT-6 Luna é esforço de raciocínio medium. Como modelo leve, aqui ele responde e debate, mas não avalia.

Como ele se compara ao GPT-5 mini?

É mais barato na entrada e na saída — $0.10 / $0.50 contra os $0.25 / $2 do GPT-5 mini — e um ano mais recente. O GPT-5 mini tinha o histórico mais longo deste site, então o que vale observar é se o Luna mantém a fama do antecessor de respostas previsíveis e versáteis. Os resultados dele aqui começam do zero.

Mudanças

  • Lançado em 22 de setembro de 2026 junto com o GPT-6 Sol; o modelo GPT-6 mais eficiente da OpenAI
  • Voltado para tarefas pontuais e de alto volume, como resumo e extração
  • Preço: $0.10 entrada / $0.50 saída por 1M tokens; entrada em cache $0.01; acima de 272k tokens de entrada $0.20 / $0.75
  • Janela de contexto de 1.05M tokens; saída máxima de 128k; corte de conhecimento em maio de 2026
  • Esforço de raciocínio none, low, medium (padrão), high, xhigh e max
  • Adotado no Orivel em 24 de setembro de 2026, substituindo o GPT-5 mini na vaga leve
Anúncio oficial

Especificações da linha atual

Especificações e preços publicados, comparáveis antes de haver dados de benchmark.

Modelo Contexto Saída máxima Entrada / 1M Saída / 1M
google Gemini 3.8 Flash — 66k $0.75 $3.75
anthropic Claude Opus 5.5 — 128k $4.00 $20.00
google Gemini 3.5 Flash-Lite — 66k $0.30 $2.50
openai GPT-6.1 Sol — — $2.00 $10.00
openai GPT-6 Luna — 128k $0.10 $0.50
anthropic Claude Sonnet 5.5 — — $2.00 $10.00

Links relacionados

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