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Muse Ember (medium) vs Qwen3.8 Max (0902) (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.5 vs 8.6 praktisch gleichauf. Muse Ember (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.190 vs $1.131. Muse Ember (medium) ist schneller mit 12.39s vs 29.07s, mit Erfolgsraten von 75.4% vs 85.5%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#97
Gesamte Ausgabe-Token
324,857
Antwortzeit (Durchschnitt)
12.39s
Gesamtkosten
$0.190
Rang
#95
Gesamte Ausgabe-Token
88,923
Antwortzeit (Durchschnitt)
29.07s
Gesamtkosten
$1.131
Empfohlenes Modell Muse Ember (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.5) und kostet etwa 6.0x weniger als Qwen3.8 Max (0902) (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Ember Muse Ember medium Veröffentlichung: 2026-11-09 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) low Veröffentlichung: 2026-09-07
Punktzahl 8.5 8.6
Rang #97 #95
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.4% 85.5%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.266 6.283
Gesamtkosten $0.190 $1.131
Eingabepreis $0.100 / 1M $2.000 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $6.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M $0.250 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M $2.500 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 274,381 298,682
Ausgabe-Token 12,835 8,374
Denk-Token 312,022 80,549
Antwortzeit (Durchschnitt) 12.39s 29.07s
Antwortzeit (Maximum) 75.32s 207.79s
Antwortzeit (Gesamt) 285.08s 668.66s
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.

#97 Muse Ember

medium
Kosten
$0.003
Zeit
10.0s
Token
5,136 tok

#95 Qwen3.8 Max (0902)

low
Kosten
$0.014
Zeit
41.2s
Token
2,421 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 6.94s 7,410 1,074 25,110
Qwen3.8 Max (0902) 10.0 10.0 100.0% 0 37.42s 8,127 485 17,404

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