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DeepSeek V4.1 Flash (max) vs Muse Ember (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.6 vs 8.6 praktisch gleichauf. Muse Ember (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.114 vs $1.204. Muse Ember (low) ist schneller mit 8.22s vs 61.58s, mit Erfolgsraten von 69.6% vs 72.5%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#88
Gesamte Ausgabe-Token
908,171
Antwortzeit (Durchschnitt)
61.58s
Gesamtkosten
$1.204
Rang
#86
Gesamte Ausgabe-Token
169,226
Antwortzeit (Durchschnitt)
8.22s
Gesamtkosten
$0.114
Empfohlenes Modell Muse Ember (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.6) und kostet etwa 10.6x weniger als DeepSeek V4.1 Flash (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash max Veröffentlichung: 2026-09-10 Muse Ember Muse Ember low Veröffentlichung: 2026-11-09
Punktzahl 8.6 8.6
Rang #88 #86
Zuverlässigkeit 9.4 10.0
Konsistenz 9.3 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.6% 72.5%
Instabile Tests 2 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 3.715 0.757
Gesamtkosten $1.204 $0.114
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 414,054 288,136
Ausgabe-Token 7,635 13,507
Denk-Token 900,536 155,719
Antwortzeit (Durchschnitt) 61.58s 8.22s
Antwortzeit (Maximum) 335.08s 49.79s
Antwortzeit (Gesamt) 1416.24s 189.12s
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.

#88 DeepSeek V4.1 Flash

max
Kosten
$0.066
Zeit
211.0s
Token
54,712 tok

#86 Muse Ember

low
Kosten
$0.003
Zeit
11.3s
Token
4,679 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 62.50s 7,509 373 132,357
Muse Ember 10.0 10.0 100.0% 0 5.21s 7,410 765 15,944

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