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Muse Ember (minimal) vs Qwen3.8 MAX (low)

Muse Ember (minimal) führt beim Durchschnittsscore mit 8.9 vs 8.8. Muse Ember (minimal) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $1.089. Muse Ember (minimal) ist schneller mit 5.30s vs 25.09s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 81.2%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#67
Gesamte Ausgabe-Token
40,577
Antwortzeit (Durchschnitt)
5.30s
Gesamtkosten
$0.047
Rang
#71
Gesamte Ausgabe-Token
93,936
Antwortzeit (Durchschnitt)
25.09s
Gesamtkosten
$1.089
Empfohlenes Modell Muse Ember (minimal)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.9) und kostet etwa 23.2x weniger als Qwen3.8 MAX (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Ember Muse Ember minimal Veröffentlichung: 2026-11-09 Qwen3.8 MAX Qwen3.8 MAX low Veröffentlichung: 2026-08-04
Punktzahl 8.9 8.8
Rang #67 #71
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.6 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 81.2%
Instabile Tests 1 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.276 5.051
Gesamtkosten $0.047 $1.089
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 265,844 262,495
Ausgabe-Token 10,584 7,787
Denk-Token 29,993 86,149
Antwortzeit (Durchschnitt) 5.30s 25.09s
Antwortzeit (Maximum) 48.15s 155.75s
Antwortzeit (Gesamt) 121.82s 577.14s
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.

#67 Muse Ember

minimal
Kosten
$0.002
Zeit
4.5s
Token
2,690 tok

#71 Qwen3.8 MAX

low
Kosten
$0.026
Zeit
68.5s
Token
4,280 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 2.66s 7,410 577 6,099
Qwen3.8 MAX 8.4 7.4 88.9% 1 28.69s 8,127 512 15,952

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