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Muse Wonder (high) vs GPT-6 Luna (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.7 vs 7.7 praktisch gleichauf. GPT-6 Luna (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.074 vs $3.426. GPT-6 Luna (high) ist schneller mit 20.37s vs 22.96s, mit Erfolgsraten von 66.7% vs 73.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#122
Gesamte Ausgabe-Token
152,440
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.96s
Gesamtkosten
$3.426
Rang
#123
Gesamte Ausgabe-Token
101,587
Antwortzeit (Durchschnitt)
20.37s
Gesamtkosten
$0.074
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.7) und kostet etwa 46.4x weniger als Muse Wonder (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder high Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 7.7 7.7
Rang #122 #123
Zuverlässigkeit 9.3 10.0
Konsistenz 9.6 8.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 66.7% 73.9%
Instabile Tests 1 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 22.837 0.492
Gesamtkosten $3.426 $0.074
Eingabepreis $4.000 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.010 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 94,153 229,986
Ausgabe-Token 9,606 6,037
Denk-Token 142,834 95,550
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.96s 20.37s
Antwortzeit (Maximum) 143.21s 106.93s
Antwortzeit (Gesamt) 528.08s 468.52s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~400B insgesamt (~17B 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.

#122 Muse Wonder

high
Kosten
$0.199
Zeit
113.0s
Token
10,002 tok

#123 GPT-6 Luna

high
Kosten
$0.003
Zeit
49.2s
Token
5,231 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 Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 36.94s 7,401 1,392 35,716
GPT-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

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