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Muse Ember (high) vs GPT-5.5 (medium)

Muse Ember (high) führt beim Durchschnittsscore mit 9.2 vs 9.2. Muse Ember (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.156 vs $4.809. Muse Ember (high) ist schneller mit 11.67s vs 39.86s, mit Erfolgsraten von 79.7% vs 88.4%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#36
Gesamte Ausgabe-Token
254,892
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.67s
Gesamtkosten
$0.156
Rang
#40
Gesamte Ausgabe-Token
130,107
Antwortzeit (Durchschnitt)
39.86s
Gesamtkosten
$4.809
Empfohlenes Modell Muse Ember (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.2) und kostet etwa 30.9x weniger als GPT-5.5 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Ember Muse Ember high Veröffentlichung: 2026-11-09 GPT-5.5 GPT-5.5 medium Veröffentlichung: 2026-04-24
Punktzahl 9.2 9.2
Rang #36 #40
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.6 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 79.7% 88.4%
Instabile Tests 1 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.865 25.306
Gesamtkosten $0.156 $4.809
Eingabepreis $0.100 / 1M $5.000 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $30.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 282,192 180,959
Ausgabe-Token 14,054 6,472
Denk-Token 240,838 123,635
Antwortzeit (Durchschnitt) 11.67s 39.86s
Antwortzeit (Maximum) 53.01s 332.10s
Antwortzeit (Gesamt) 268.45s 916.82s
Parameter ~150B insgesamt (~10B aktiv) ~1.5T insgesamt (~100B 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.

#36 Muse Ember

high
Kosten
$0.005
Zeit
18.3s
Token
9,965 tok

#40 GPT-5.5

medium
Kosten
$0.112
Zeit
71.9s
Token
3,807 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
Muse Ember 10.0 10.0 100.0% 0 9.62s 7,410 1,213 34,691
GPT-5.5 8.8 7.8 88.9% 1 59.77s 7,305 362 24,959

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