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Muse Ember (high) vs Qwen3.8 MAX (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 $1.181. Muse Ember (high) ist schneller mit 11.67s vs 27.34s, mit Erfolgsraten von 79.7% vs 81.2%.

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
#42
Gesamte Ausgabe-Token
104,596
Antwortzeit (Durchschnitt)
27.34s
Gesamtkosten
$1.181
Empfohlenes Modell Muse Ember (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.2) und kostet etwa 7.6x weniger als Qwen3.8 MAX (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Ember Muse Ember high Veröffentlichung: 2026-11-09 Qwen3.8 MAX Qwen3.8 MAX medium Veröffentlichung: 2026-08-04
Punktzahl 9.2 9.2
Rang #36 #42
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.6 9.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 79.7% 81.2%
Instabile Tests 1 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.865 5.266
Gesamtkosten $0.156 $1.181
Eingabepreis $0.100 / 1M $2.000 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $6.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 282,192 276,512
Ausgabe-Token 14,054 8,152
Denk-Token 240,838 96,444
Antwortzeit (Durchschnitt) 11.67s 27.34s
Antwortzeit (Maximum) 53.01s 126.60s
Antwortzeit (Gesamt) 268.45s 628.75s
Parameter ~150B insgesamt (~10B aktiv) 2.4T 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

#42 Qwen3.8 MAX

medium
Kosten
$0.028
Zeit
71.9s
Token
4,750 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
Qwen3.8 MAX 10.0 10.0 100.0% 0 41.35s 7,893 430 23,804

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