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Muse Wonder (low) vs Pareto (default)

Der Durchschnittsscore ist mit 9.1 vs 9.1 praktisch gleichauf. Pareto (default) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.520 vs $2.637. Muse Wonder (low) ist schneller mit 16.00s vs 33.47s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 87.0%.

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
#39
Gesamte Ausgabe-Token
128,144
Antwortzeit (Durchschnitt)
33.47s
Gesamtkosten
$1.520
Empfohlenes Modell Pareto (default)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.1) und kostet etwa 1.7x weniger als Muse Wonder (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder low Veröffentlichung: 2026-10-13 Pareto Pareto default Veröffentlichung: 2026-09-18
Punktzahl 9.1 9.1
Rang #38 #39
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 9.6 9.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 87.0%
Instabile Tests 1 2
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 15.512 8.000
Gesamtkosten $2.637 $1.520
Eingabepreis $4.000 / 1M $2.500 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $7.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.250 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 244,997 223,559
Ausgabe-Token 11,148 128,144
Denk-Token 71,699 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 16.00s 33.47s
Antwortzeit (Maximum) 83.98s 143.33s
Antwortzeit (Gesamt) 367.91s 769.84s
Parameter ~1T insgesamt (~50B 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

#39 Pareto

default
Kosten
$0.034
Zeit
170.7s
Token
4,581 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
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

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