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Muse Wonder (low) vs Qwen3.8 MAX (medium)

Qwen3.8 MAX (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 9.2 vs 9.1. Qwen3.8 MAX (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.181 vs $2.637. Muse Wonder (low) ist schneller mit 16.00s vs 27.34s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 81.2%.

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
#33
Gesamte Ausgabe-Token
104,596
Antwortzeit (Durchschnitt)
27.34s
Gesamtkosten
$1.181
Empfohlenes Modell Qwen3.8 MAX (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.2) und kostet etwa 2.2x weniger als Muse Wonder (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder low Veröffentlichung: 2026-10-13 Qwen3.8 MAX Qwen3.8 MAX medium Veröffentlichung: 2026-08-04
Punktzahl 9.1 9.2
Rang #38 #33
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.6 9.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 81.2%
Instabile Tests 1 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 15.512 5.266
Gesamtkosten $2.637 $1.181
Eingabepreis $4.000 / 1M $2.000 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $6.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 244,997 276,512
Ausgabe-Token 11,148 8,152
Denk-Token 71,699 96,444
Antwortzeit (Durchschnitt) 16.00s 27.34s
Antwortzeit (Maximum) 83.98s 126.60s
Antwortzeit (Gesamt) 367.91s 628.75s
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

#33 Qwen3.8 MAX

medium
Kosten
$0.028
Zeit
71.9s
Token
4,750 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 10.0 10.0 100.0% 0 41.35s 7,893 430 23,804

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