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Muse Spark 1.1 (high) vs GLM 5.2 (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.4 vs 8.4 praktisch gleichauf. Muse Spark 1.1 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $2.570 vs $4.632. Muse Spark 1.1 (high) ist schneller mit 37.41s vs 69.11s, mit Erfolgsraten von 69.6% vs 71.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-07

Verglichene Modelle

Rang
#76
Gesamte Ausgabe-Token
505,566
Antwortzeit (Durchschnitt)
37.41s
Gesamtkosten
$2.570
Rang
#78
Gesamte Ausgabe-Token
382,333
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.11s
Gesamtkosten
$4.632
Empfohlenes Modell Muse Spark 1.1 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.4) und kostet etwa 1.8x weniger als GLM 5.2 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Spark 1.1 Muse Spark 1.1 high Veröffentlichung: 2026-07-16 GLM 5.2 GLM 5.2 high Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.4 8.4
Rang #76 #78
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.0 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.6% 71.0%
Instabile Tests 6 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 19.762 7.314
Gesamtkosten $2.570 $4.632
Eingabepreis $1.250 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $4.250 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.150 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 336,310 288,913
Ausgabe-Token 10,838 79,462
Denk-Token 494,728 303,120
Antwortzeit (Durchschnitt) 37.41s 69.11s
Antwortzeit (Maximum) 196.03s 599.43s
Antwortzeit (Gesamt) 860.39s 1589.43s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) 744B insgesamt (40B 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.

#76 Muse Spark 1.1

high
Kosten
$0.039
Zeit
50.1s
Token
9,423 tok

#78 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 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 Spark 1.1 10.0 10.0 100.0% 0 22.92s 8,562 349 36,039
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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