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Ling 3.1 Flash (high) vs Muse Wonder (max)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.9 vs 7.9 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $4.766. Muse Wonder (max) ist schneller mit 44.39s vs 87.39s, mit Erfolgsraten von 69.6% vs 75.4%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#114
Gesamte Ausgabe-Token
618,331
Antwortzeit (Durchschnitt)
87.39s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#113
Gesamte Ausgabe-Token
219,635
Antwortzeit (Durchschnitt)
44.39s
Gesamtkosten
$4.766
Empfohlenes Modell Muse Wonder (max)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.9) und antwortet etwa 2.0x schneller als Ling 3.1 Flash (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash high Veröffentlichung: 2026-10-03 Muse Wonder Muse Wonder max Veröffentlichung: 2026-10-13
Punktzahl 7.9 7.9
Rang #114 #113
Zuverlässigkeit 9.8 9.0
Konsistenz 9.3 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.6% 75.4%
Instabile Tests 2 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 29.783
Gesamtkosten $0.000 $4.766
Eingabepreis $0.000 / 1M $4.000 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $20.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.200 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 324,691 93,126
Ausgabe-Token 181,251 10,497
Denk-Token 506,441 209,138
Antwortzeit (Durchschnitt) 87.39s 44.39s
Antwortzeit (Maximum) 665.85s 287.79s
Antwortzeit (Gesamt) 2010.08s 1021.02s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) ~1T insgesamt (~50B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen 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.

#114 Ling 3.1 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
181.1s
Token
21,073 tok

#113 Muse Wonder

max
Kosten
$0.429
Zeit
207.0s
Token
21,515 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
Ling 3.1 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 83.41s 8,298 17,470 54,626
Muse Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 58.38s 7,401 1,942 65,131

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