ERNIE 5.5 Flash Preview против GPT-5.6 Luna: тарифная сетка, по которой его оценивают, уже выведена из обращения

На этой неделе ERNIE 5.5 Flash Preview и GPT-5.6 Luna упоминают в одном дыхании, и неловкость здесь в календаре. ERNIE 5.5 Flash Preview стал доступен как платный эндпоинт на платформе Baidu Qianfan 10 ноября 2026 года, а пост о запуске вышел днём позже. GPT-5.6 Luna вышел 9 июля 2026 года, и с 22 сентября 2026 года он отмечен как устаревший в трекере Artificial Analysis, когда GPT-6 Luna появился примерно за половину цены. Так что сравнение, которое на самом деле нужно читателю, не то, на которое намекают эти два названия. Это ERNIE 5.5 Flash Preview против тарифной сетки, которую его собственный поставщик уже оставил позади, — и, во-вторых, против преемника, который его заменил. Цена преемника составляет $0.10 и $0.50 при том же измеренном индексе, и он доступен по тому же ключу, что и заменённая им модель.

Это не делает прямое сравнение бессмысленным. Это делает его другой работой. Здесь есть реальная разница в цене, реальная разница в контексте и закономерный вопрос о том, какой из этих двух вы бы поставили перед задачей, выполняемой без присмотра. Чего нет ни с одной стороны, так это общей таблицы результатов. Каждое число ниже — это либо собственный прогон Baidu, либо собственный прогон Artificial Analysis, либо опубликованная ставка, и ни одно из них нельзя вычесть из другого.

Что случилось с GPT-5.6 Luna и почему это здесь важно

GPT-5.6 Luna — модель с контекстом 1M по цене $0.20 за миллион входных токенов и $1.20 за миллион выходных. В Artificial Analysis у неё индекс интеллекта 23.8, и та же запись имеет флаг устаревания с датой замены 22 сентября 2026 г. Её замена, GPT-6 Luna, указана по цене $0.10 за вход и $0.50 за выход при том же контексте 1M и набирает 23.5 при уровне усилий xhigh и 18.5 при medium по тому же индексу — статистически на уровне заменённой модели, при менее чем половине тарифа за выходные токены.

Отсюда следуют две вещи, и обе идут вразрез с очевидной подачей этой страницы. Во-первых, устаревший SKU не мёртв: он по-прежнему отвечает на запросы, и немало кода всё ещё ссылается на него, но это карточка, цену которой больше никто не защищает. Во-вторых, если вы сравниваете ERNIE 5.5 Flash Preview с Luna потому, что Luna — это уже знакомый вам дешёвый и быстрый уровень, то модель, которую вы действительно знаете, теперь называется GPT-6 Luna. Сопоставление двухдневного превью со снятой с продажи карточкой льстит превью в ценовом отношении и ничего не говорит о счёте, который вы оплатите в следующем квартале.

Есть и третий момент, менее лестный для сравнения и о котором стоит сказать сразу: у GPT-5.6 Luna есть независимая оценка. У ERNIE 5.5 Flash Preview её нет. По состоянию на 11 ноября в таблице лидеров Artificial Analysis нигде нет строки ERNIE 5.5, поэтому все показатели ERNIE в этом материале принадлежат Baidu, получены на стендах Baidu и оценены моделями, которые выбрала Baidu.

Шесть измерений, обе стороны в одной строке

Воспринимайте это как карту того, в чём эти двое расходятся, а не как подсчёт. Строки с ценой и контекстом — это точные числа из опубликованных карточек. Строки с оценками — это числа не одного и того же рода, и именно об этом пойдёт речь в следующем разделе.

• Цена — ERNIE 5.5 Flash Preview: $0,28 за входящие и $1,13 за исходящие на миллион токенов, против GPT-5.6 Luna: $0,20 за входящие и $1,20 за исходящие. Входящие у ERNIE дороже на 40%, а исходящие примерно на 6% дешевле.

• Цена преемника — у ERNIE нет преемника и одна карта против GPT-6 Luna по $0.10 за вход и $0.50 за выход, что составляет менее половины тарифа ERNIE за выход и пятую часть его тарифа за вход.

• Контекстное окно — 1,024,000 токенов против 1,000,000. Разница из-за округления; ни один из вариантов не является решающим фактором.

• Потолок вывода — 921 600 токенов за один вызов против контекста в 1 млн, при этом сопоставимый потолок вывода за один вызов в таком же виде не опубликован. Это единственная характеристика, по которой ERNIE действительно относится к совершенно другому классу.

• Независимая оценка — без строки Artificial Analysis в сравнении с Intelligence Index 23,8. За одной стороной этого сопоставления стоит третья сторона, а за другой — нет.

• Измеренная стоимость выполнения задачи — не опубликована Baidu, в отличие от $0,33 за задачу в наборе Artificial Analysis при среднем времени 522 секунды на задачу, со снижением до $0,15 за задачу на GPT-6 Luna.

• Статус — превью, которое Baidu называет промежуточным чекпоинтом после постобучения, в отличие от SKU, помеченного как устаревший, с уже поставляемой именованной заменой.

Почему две ключевые цифры нельзя вычесть

Цифра, которую захочется поставить рядом, — это Terminal-Bench 4.0: 46,5 у ERNIE 5.5 Flash Preview из приложения Baidu против 11,6 у GPT-5.6 Luna из собственной оценки Artificial Analysis. Разрыв в 35 пунктов выглядит решающим. Но это вовсе не разрыв, потому что эти два показателя получены на разных испытательных стендах, с разной обвязкой и разными судьями, и только один из них был получен тем, кто не заинтересован в результате.

{{1}}Baidu на удивление откровенно рассказывает о своей стендовой конфигурации — именно поэтому несоответствие становится заметным. В сносках перечислены обвязки — Claude Code 2.1.x, mini-swe-agent 2.4.6, Codex 0.162.1 и нечто под сокращением DSH — а также модели-судьи: Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 и Gemini 3.1 Flash-Lite. В одной сноске признаётся, что ERNIE 5.5 Flash Preview и GLM-5.3 не обладают нативной мультимодальностью и что понимание изображений во время оценки обеспечивалось через инструмент на базе Claude Opus 5.5. Таким образом, как минимум некоторые строки, зависящие от зрения, измеряют систему, в которой тестируемая модель обращается к модели другого поставщика, чтобы та посмотрела на объекты. Это оправданный инженерный выбор. Это также причина, по которой такие строки не являются сопоставимой оценкой.{{/1}}

Пара показателей всезнания имеет ту же проблему в более тонкой форме. Baidu сообщает AA-Omniscience-Public на уровне 25,2; Artificial Analysis фиксирует −17,1 для GPT-5.6 Luna в своём индексе Omniscience. Обозначения различаются, один показатель получен в результате прогона вендора, а другой — нет, и метрика штрафует уверенные неверные ответы — а это как раз то поведение, которое самоотчётная оценка менее всего склонна выявлять. Рассматривайте их как две несвязанные точки данных, а не как разрыв в 42 пункта.

Единственное действительно справедливое сравнение — внутреннее: GPT-5.6 Luna с показателем 23,8 против GPT-6 Luna с показателем 23,5, причём оба измерены одинаковым способом одними и теми же людьми. Именно по этой паре можно понять, что преемник — это шаг в цене, а не в возможностях, и именно она показывает, что на самом деле должен превзойти ERNIE 5.5 Flash Preview.

Что на самом деле выигрывает каждая сторона

ERNIE 5.5 Flash Preview побеждает по потолку и по свежести. Разрешённый объём вывода в 921 600 токенов при окне в 1 024 000 токенов означает, что один вызов может выдать почти столько же, сколько способен вместить, — а это механическая предпосылка для одиннадцатичасовой сборки Unreal Engine, которую Baidu поставила в центр своего поста о запуске. Ничего в карточке GPT-5.6 Luna с этим не конкурирует, и в карточке GPT-6 Luna тоже ничего. ERNIE также побеждает в единственном состязании, которое не о числах: это модель, которой есть что доказывать в этом месяце, и Baidu пообещала веса под Apache 2.0, но не назвала дату.

GPT-5.6 Luna выигрывает по верификации и по цене входных данных. Есть сторонняя оценка, которую можно проверить, опубликованная стоимость выполнения задачи, измеренное время на задачу и на 40% более низкая цена входных данных. Именно это делает модель пригодной для использования в продукте, а у ERNIE 5.5 Flash Preview сейчас нет ничего из этого — ни карточки модели, ни даты отсечки знаний, ни показателя задержки, ни независимой строки.

GPT-6 Luna безоговорочно побеждает по цене, и именно этот вывод заставляет переосмыслить страницу. Если вопрос звучит как «какую дешёвую быструю модель мне вызвать», то ответ внутри семейства Luna — не GPT-5.6 Luna; это преемник за $0.10 и $0.50 с тем же измеренным индексом и стоимостью на задачу менее половины от показателя предшественника. Сравнение, которое останавливается на GPT-5.6 Luna, сравнивает ERNIE не с той половиной семейства.

Решение, изложенное без оговорок

Если вам сегодня нужна модель с независимой оценкой и известной стоимостью за задачу, вам не нужна ERNIE 5.5 Flash Preview — вам нужна Luna, и именно текущая. Оценивать здесь нечего, потому что кто-то уже это сделал.

Если у вас есть задача, выходные данные которой действительно достигают сотен тысяч токенов за один проход — длительная сборка, рефакторинг всего репозитория, документ, который никто не хочет разбивать, — ERNIE 5.5 Flash Preview — единственная модель на этой странице, которая публикует потолок вывода, позволяющий это, а её скорость вывода немного ниже, чем у GPT-5.6 Luna. Это узкий, конкретный случай, и это единственный случай, который подтверждает таблица характеристик.

Если вы где-то посередине, честный ответ таков: ни одна из карт не решает этот вопрос, потому что ни один производитель не опубликовал количество токенов на выполненную задачу для той рабочей нагрузки, которую вы имеете в виду. Показатель $0,33 у GPT-5.6 Luna — это набор тестов Artificial Analysis, а не ваш.

Один ключ, два тарифных плана и миграция, которая не является проектом

ERNIE 5.5 Flash Preview не входит в число моделей, которые обслуживает OrcaRouter. В каталоге нет записи ERNIE, и за ней не стоит никакого эндпоинта Baidu, поэтому обращаться следует к собственному API Qianfan от Baidu и сторонним платформам, которые его перепродают. Ничто здесь не является предложением маршрутизировать эту модель.

Ситуация с Luna — обратная, и она поучительна. Обе модели, GPT-5.6 Luna и GPT-6 Luna, есть в каталоге OrcaRouter по прайс-листовой цене провайдера без наценки — $0.20 и $1.20 за устаревший SKU, $0.10 и $0.50 за тот, что его заменил. Вот как устаревшая тарифная карта выглядит изнутри: строка модели меняется, а ключ — нет, и никому не нужно ничего подписывать. Когда вендор выводит модель из эксплуатации в середине квартала — как это произошло здесь 22 сентября — замена обходится одной строкой в конфиге, а не циклом закупки, и вы можете сопоставить стоимость старой и новой карт в одном счёте.

Поставить точку в этом сравнении поможет не ещё одна таблица бенчмарков. Это строка ERNIE 5.5, подготовленная Artificial Analysis, опубликованный показатель числа токенов на задачу для сборки, занявшей одиннадцать часов, и тарифная сетка для ERNIE на уровне, который сейчас занимает GPT-6 Luna. Пока не появится хотя бы одно из этого, сравнение ERNIE 5.5 Flash Preview с GPT-5.6 Luna — это двухдневное превью, которое измеряют против снятой с публикации карточки две группы людей, никогда не работавшие с одним и тем же тестовым стендом, — а полезная формулировка вопроса состоит в том, сможет ли превью сохранить своё преимущество по верхнему пределу вывода, когда тест проведёт кто-то, кто не заинтересован в ответе.