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Muse Wonder (low) vs GPT-5.5 (medium)

GPT-5.5 (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 9.2 vs 9.1. Muse Wonder (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $2.637 vs $4.809. Muse Wonder (low) ist schneller mit 16.00s vs 39.86s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 88.4%.

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
#31
Gesamte Ausgabe-Token
130,107
Antwortzeit (Durchschnitt)
39.86s
Gesamtkosten
$4.809
Empfohlenes Modell Muse Wonder (low)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (9.1 vs 9.2) und es kostet etwa 1.8x weniger als GPT-5.5 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder low Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-5.5 GPT-5.5 medium Veröffentlichung: 2026-04-24
Punktzahl 9.1 9.2
Rang #38 #31
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.6 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 88.4%
Instabile Tests 1 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 15.512 25.306
Gesamtkosten $2.637 $4.809
Eingabepreis $4.000 / 1M $5.000 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $30.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 244,997 180,959
Ausgabe-Token 11,148 6,472
Denk-Token 71,699 123,635
Antwortzeit (Durchschnitt) 16.00s 39.86s
Antwortzeit (Maximum) 83.98s 332.10s
Antwortzeit (Gesamt) 367.91s 916.82s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~1.5T 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.

#38 Muse Wonder

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

#31 GPT-5.5

medium
Kosten
$0.112
Zeit
71.9s
Token
3,807 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-5.5 8.8 7.8 88.9% 1 59.77s 7,305 362 24,959

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