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Muse Wonder (max) vs GPT-5.6 Luna (high)

GPT-5.6 Luna (high) führt beim Durchschnittsscore mit 8.0 vs 7.9. GPT-5.6 Luna (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.118 vs $4.766. GPT-5.6 Luna (high) ist schneller mit 18.39s vs 44.39s, mit Erfolgsraten von 75.4% vs 71.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#124
Gesamte Ausgabe-Token
219,635
Antwortzeit (Durchschnitt)
44.39s
Gesamtkosten
$4.766
Rang
#110
Gesamte Ausgabe-Token
139,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.39s
Gesamtkosten
$0.118
Empfohlenes Modell GPT-5.6 Luna (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.0) und kostet etwa 40.5x weniger als Muse Wonder (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder max Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high Veröffentlichung: 2026-07-09
Punktzahl 7.9 8.0
Rang #124 #110
Zuverlässigkeit 9.0 10.0
Konsistenz 8.9 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.4% 71.0%
Instabile Tests 3 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 29.783 5.882
Gesamtkosten $4.766 $0.118
Eingabepreis $4.000 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $1.200 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.250 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 93,126 197,896
Ausgabe-Token 10,497 6,211
Denk-Token 209,138 133,184
Antwortzeit (Durchschnitt) 44.39s 18.39s
Antwortzeit (Maximum) 287.79s 111.09s
Antwortzeit (Gesamt) 1021.02s 422.93s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~400B insgesamt (~17B 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.

#124 Muse Wonder

max
Kosten
$0.429
Zeit
207.0s
Token
21,515 tok

#110 GPT-5.6 Luna

high
Kosten
$0.033
Zeit
34.2s
Token
5,484 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 58.38s 7,401 1,942 65,131
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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