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Muse Wonder (low) vs Qwen3.8 Max (0902) (medium)

Muse Wonder (low) führt beim Durchschnittsscore mit 9.1 vs 9.0. Qwen3.8 Max (0902) (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.096 vs $2.637. Muse Wonder (low) ist schneller mit 16.00s vs 30.42s, 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
#43
Gesamte Ausgabe-Token
92,998
Antwortzeit (Durchschnitt)
30.42s
Gesamtkosten
$1.096
Empfohlenes Modell Qwen3.8 Max (0902) (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (9.0 vs 9.1) und es kostet etwa 2.4x weniger als Muse Wonder (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder low Veröffentlichung: 2026-10-13 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) medium Veröffentlichung: 2026-09-07
Punktzahl 9.1 9.0
Rang #38 #43
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.6 9.3
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 84.1%
Instabile Tests 1 2
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 15.512 6.084
Gesamtkosten $2.637 $1.096
Eingabepreis $4.000 / 1M $2.000 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $6.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.250 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $2.500 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 244,997 268,540
Ausgabe-Token 11,148 7,499
Denk-Token 71,699 85,499
Antwortzeit (Durchschnitt) 16.00s 30.42s
Antwortzeit (Maximum) 83.98s 168.09s
Antwortzeit (Gesamt) 367.91s 699.68s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) 2.4T 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

#43 Qwen3.8 Max (0902)

medium
Kosten
$0.036
Zeit
108.3s
Token
5,980 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
Qwen3.8 Max (0902) 8.4 7.4 88.9% 1 45.74s 7,893 551 20,628

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