GPT-6 Luna和Sol哪個快 速度對比實測

GPT-6 Sol 和 Luna 哪個快，這個問題的答案取決於你說的“快”是哪種快。一個是首字響應快，一個是出字速度快，兩者在實測資料裡恰好是反過來的。有人用 Sol 覺得它慢得要死，有人用 Luna 覺得它秒回，但換到長任務場景結果又反了。下面把實測資料和使用體感的差異拆開說。

首字延遲 Sol 明顯更快

首字延遲（TTFT）是你按下回車到螢幕上出現第一個字之間的等待時間。OrcaRouter 的實時測量資料顯示，Sol 的 p50 首字延遲是 850 毫秒，Luna 是 6666 毫秒，Sol 比 Luna 快了 87%。這意味著你發一條訊息出去，Sol 幾乎立刻就開始打字了，Luna 要等好幾秒才蹦出第一個字。對互動式對話來說，這個體感差距非常明顯。

出字速度 Luna 更快

出字速度（吞吐量）是回答開始之後，每秒能吐出多少個 token。OrcaRouter 的實測資料是 Luna 108 tok/s，Sol 72 tok/s，Luna 比 Sol 快 51%。Artificial Analysis 的資料也印證了這一點：Luna 的輸出速度在 138 到 162 tok/s 之間，Sol 大約在 74 到 131 tok/s 之間。所以一旦 Luna 開始說話，它念得比 Sol 快。

為什麼感覺和實測對不上

很多人覺得 Sol 慢，是因為他們用的是高推理強度檔位。推理強度越高，Sol 在回答之前“想”的時間越長，首字延遲會從 850 毫秒跳到好幾秒甚至十幾秒。而 Luna 預設推理強度較低，或者可以設成 none 直接關掉思考，首字來得快。另外社群也有人反饋 GPT-6 Sol 在某些 coding 任務上“幹活慢還喜歡偷懶”，這跟推理檔位和任務複雜度有關。

長任務整體耗時看哪個

如果任務是輸出很長的一段程式碼或者一份報告，整體耗時取決於兩個階段：思考時間加輸出時間。Sol 首字快但出字慢，Luna 首字慢但出字快。對於短回答，Sol 總耗時更短；對於長輸出，Luna 可能反超。在 Codexometer 的一個依賴排程任務裡，Luna 用 high 檔跑了 27.4 秒，Sol 用同樣的檔跑了 41.7 秒。但這不是定論，任務型別不同結果會變。

實測選哪個更快

如果你做的是互動式對話、Agent 迴圈、需要低延遲響應的場景，選 Sol，它的首字延遲優勢在這些場景裡最關鍵。如果你做的是批次生成、長文字輸出、對首字延遲不敏感的離線任務，選 Luna，它的吞吐優勢能讓長回答更快跑完。OrcaRouter 的原話是：對延遲敏感選 Sol，對吞吐敏感選 Luna。

怎麼自己測一下

想驗證哪個快，用同一個 prompt 分別跑 Sol 和 Luna。在 ChatGPT 桌面應用裡切到 Work 或 Codex，選 Sol 發一個問題，掐表看第一個字出來的時間。然後切到 Luna 發同樣的問題，再掐一次。把推理檔位都設成 none 或者 low，這樣對比的是純速度而不是思考深度。跑三到五次取平均，結果比看任何評測都準。

速度不是唯一標準

Sol 的 Intelligence Index 得分是 48，Luna 是 37。速度差了一截，能力也差了一截。如果你的任務 Luna 做出來的東西質量不夠、需要返工，那它省下來的時間根本不值。選模型的時候先看任務需不需要 Sol 的判斷力，再在能勝任的模型裡比速度。單純比快沒有意義，做完了能用才有意義。