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Muse Wonder (max) vs GPT-6.1 Sol (max)

GPT-6.1 Sol (max) führt beim Durchschnittsscore mit 9.9 vs 7.9. GPT-6.1 Sol (max) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.006 vs $4.766. Muse Wonder (max) ist schneller mit 44.39s vs 61.98s, mit Erfolgsraten von 75.4% vs 95.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#113
Gesamte Ausgabe-Token
219,635
Antwortzeit (Durchschnitt)
44.39s
Gesamtkosten
$4.766
Rang
#4
Gesamte Ausgabe-Token
63,823
Antwortzeit (Durchschnitt)
61.98s
Gesamtkosten
$1.006
Empfohlenes Modell GPT-6.1 Sol (max)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.9) und kostet etwa 4.7x weniger als Muse Wonder (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder max Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol max Veröffentlichung: 2026-09-29
Punktzahl 7.9 9.9
Rang #113 #4
Zuverlässigkeit 9.0 9.7
Konsistenz 8.9 10.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.4% 95.7%
Instabile Tests 3 0
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 29.783 4.571
Gesamtkosten $4.766 $1.006
Eingabepreis $4.000 / 1M $2.000 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $10.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.100 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $2.500 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 93,126 183,607
Ausgabe-Token 10,497 5,741
Denk-Token 209,138 58,082
Antwortzeit (Durchschnitt) 44.39s 61.98s
Antwortzeit (Maximum) 287.79s 960.01s
Antwortzeit (Gesamt) 1021.02s 1425.65s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~2T insgesamt (~150B 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.

#113 Muse Wonder

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

#4 GPT-6.1 Sol

max
Kosten
$0.272
Zeit
584.0s
Token
27,273 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-6.1 Sol 10.0 10.0 100.0% 0 13.57s 7,302 398 7,668

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