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Muse Ember (minimal) vs GLM 5.3 Flash (max)

GLM 5.3 Flash (max) führt beim Durchschnittsscore mit 9.0 vs 8.9. Muse Ember (minimal) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $0.089. Muse Ember (minimal) ist schneller mit 5.30s vs 54.04s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 82.6%.

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
#62
Gesamte Ausgabe-Token
216,119
Antwortzeit (Durchschnitt)
54.04s
Gesamtkosten
$0.089
Empfohlenes Modell Muse Ember (minimal)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.9 vs 9.0) und es kostet etwa 1.9x weniger als GLM 5.3 Flash (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Ember Muse Ember minimal Veröffentlichung: 2026-11-09 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 8.9 9.0
Rang #67 #62
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.6 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 82.6%
Instabile Tests 1 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.276 0.519
Gesamtkosten $0.047 $0.089
Eingabepreis $0.100 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M $0.030 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 265,844 255,743
Ausgabe-Token 10,584 8,684
Denk-Token 29,993 207,435
Antwortzeit (Durchschnitt) 5.30s 54.04s
Antwortzeit (Maximum) 48.15s 333.47s
Antwortzeit (Gesamt) 121.82s 1242.97s
Parameter ~150B insgesamt (~10B aktiv) 320B insgesamt (18B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

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

#62 GLM 5.3 Flash

max
Kosten
$0.005
Zeit
296.5s
Token
16,250 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
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

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