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Muse Wonder (low) vs GPT-5.3-Codex (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 9.1 vs 9.1 praktisch gleichauf. GPT-5.3-Codex (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.318 vs $2.637. Muse Wonder (low) ist schneller mit 16.00s vs 18.87s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 84.1%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#38
Gesamte Ausgabe-Token
82,847
Antwortzeit (Durchschnitt)
16.00s
Gesamtkosten
$2.637
Rang
#35
Gesamte Ausgabe-Token
66,287
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.87s
Gesamtkosten
$1.318
Empfohlenes Modell GPT-5.3-Codex (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.1) und kostet etwa 2.0x weniger als Muse Wonder (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder low Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium Veröffentlichung: 2026-02-05
Punktzahl 9.1 9.1
Rang #38 #35
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.6 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 84.1%
Instabile Tests 1 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 15.512 7.753
Gesamtkosten $2.637 $1.318
Eingabepreis $4.000 / 1M $1.750 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $14.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.175 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 244,997 222,794
Ausgabe-Token 11,148 7,357
Denk-Token 71,699 58,930
Antwortzeit (Durchschnitt) 16.00s 18.87s
Antwortzeit (Maximum) 83.98s 100.93s
Antwortzeit (Gesamt) 367.91s 433.94s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~1.2T insgesamt (~80B 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.

#38 Muse Wonder

low
Kosten
$0.080
Zeit
28.1s
Token
4,067 tok

#35 GPT-5.3-Codex

medium
Kosten
$0.049
Zeit
54.9s
Token
3,580 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 17.81s 7,401 1,050 15,813
GPT-5.3-Codex 10.0 10.0 100.0% 0 19.50s 7,302 535 10,890

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