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DeepSeek V4.1 Flash (high) vs Muse Ember (xhigh)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.7 vs 8.8 praktisch gleichauf. Muse Ember (xhigh) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.232 vs $0.617. Muse Ember (xhigh) ist schneller mit 13.90s vs 33.27s, mit Erfolgsraten von 75.4% vs 76.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#75
Gesamte Ausgabe-Token
464,156
Antwortzeit (Durchschnitt)
33.27s
Gesamtkosten
$0.617
Rang
#73
Gesamte Ausgabe-Token
409,112
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.90s
Gesamtkosten
$0.232
Empfohlenes Modell Muse Ember (xhigh)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.8) und kostet etwa 2.7x weniger als DeepSeek V4.1 Flash (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash high Veröffentlichung: 2026-09-10 Muse Ember Muse Ember xhigh Veröffentlichung: 2026-11-09
Punktzahl 8.7 8.8
Rang #75 #73
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.0 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.4% 76.8%
Instabile Tests 3 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.843 1.450
Gesamtkosten $0.617 $0.232
Eingabepreis $0.013 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $1.320 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.013 / 1M $0.004 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 282,490 274,208
Ausgabe-Token 8,621 11,740
Denk-Token 455,535 397,372
Antwortzeit (Durchschnitt) 33.27s 13.90s
Antwortzeit (Maximum) 205.53s 79.38s
Antwortzeit (Gesamt) 765.12s 319.61s
Parameter 748B insgesamt (16B aktiv) ~150B insgesamt (~10B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#75 DeepSeek V4.1 Flash

high
Kosten
$0.035
Zeit
111.0s
Token
29,201 tok

#73 Muse Ember

xhigh
Kosten
$0.008
Zeit
24.3s
Token
14,705 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
DeepSeek V4.1 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 49.19s 7,509 376 108,285
Muse Ember 10.0 10.0 100.0% 0 10.41s 7,410 1,225 40,702

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