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Muse Wonder (max) vs GLM 5.3 (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.9 vs 7.8 praktisch gleichauf. GLM 5.3 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.495 vs $4.766. GLM 5.3 (high) ist schneller mit 28.38s vs 44.39s, mit Erfolgsraten von 75.4% vs 75.4%.

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
#116
Gesamte Ausgabe-Token
68,482
Antwortzeit (Durchschnitt)
28.38s
Gesamtkosten
$0.495
Empfohlenes Modell GLM 5.3 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.8) und kostet etwa 9.6x weniger als Muse Wonder (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder max Veröffentlichung: 2026-10-13 GLM 5.3 GLM 5.3 high Veröffentlichung: 2026-08-20
Punktzahl 7.9 7.8
Rang #113 #116
Zuverlässigkeit 9.0 10.0
Konsistenz 8.9 7.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.4% 75.4%
Instabile Tests 3 7
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 29.783 4.351
Gesamtkosten $4.766 $0.495
Eingabepreis $4.000 / 1M $0.070 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $7.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.065 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 93,126 219,811
Ausgabe-Token 10,497 8,811
Denk-Token 209,138 59,671
Antwortzeit (Durchschnitt) 44.39s 28.38s
Antwortzeit (Maximum) 287.79s 159.91s
Antwortzeit (Gesamt) 1021.02s 652.78s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) 744B insgesamt (40B 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

#116 GLM 5.3

high
Kosten
$0.085
Zeit
362.5s
Token
19,310 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
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

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