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Muse Wonder (max) vs Particle-1 (max)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.9 vs 7.9 praktisch gleichauf. Particle-1 (max) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.361 vs $4.766. Muse Wonder (max) ist schneller mit 44.39s vs 46.27s, mit Erfolgsraten von 75.4% vs 68.1%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#151
Gesamte Ausgabe-Token
219,635
Antwortzeit (Durchschnitt)
44.39s
Gesamtkosten
$4.766
Rang
#146
Gesamte Ausgabe-Token
683,473
Antwortzeit (Durchschnitt)
46.27s
Gesamtkosten
$0.361
Empfohlenes Modell Particle-1 (max)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.9) und kostet etwa 13.2x weniger als Muse Wonder (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder max Veröffentlichung: 2026-10-13 Particle-1 Particle-1 max Veröffentlichung: 2026-10-28
Punktzahl 7.9 7.9
Rang #151 #146
Zuverlässigkeit 9.0 9.7
Konsistenz 8.9 8.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.4% 68.1%
Instabile Tests 3 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 29.783 2.772
Gesamtkosten $4.766 $0.361
Eingabepreis $4.000 / 1M $0.050 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.003 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 93,126 371,281
Ausgabe-Token 10,497 9,043
Denk-Token 209,138 674,430
Antwortzeit (Durchschnitt) 44.39s 46.27s
Antwortzeit (Maximum) 287.79s 271.00s
Antwortzeit (Gesamt) 1021.02s 1064.17s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~748B insgesamt (~16B 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.

#151 Muse Wonder

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

#146 Particle-1

max
Kosten
$0.006
Zeit
45.4s
Token
11,126 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
Particle-1 6.3 4.2 77.8% 2 79.29s 7,986 221 183,104

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