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Muse Wonder (medium) vs GPT-5.5 (low)

GPT-5.5 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 9.5 vs 9.2. GPT-5.5 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.822 vs $3.397. GPT-5.5 (low) ist schneller mit 11.91s vs 21.58s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 87.0%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#32
Gesamte Ausgabe-Token
121,546
Antwortzeit (Durchschnitt)
21.58s
Gesamtkosten
$3.397
Rang
#23
Gesamte Ausgabe-Token
31,065
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.91s
Gesamtkosten
$1.822
Empfohlenes Modell GPT-5.5 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.5) und kostet etwa 1.9x weniger als Muse Wonder (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder medium Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-5.5 GPT-5.5 low Veröffentlichung: 2026-04-24
Punktzahl 9.2 9.5
Rang #32 #23
Zuverlässigkeit 9.1 10.0
Konsistenz 9.6 10.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 87.0%
Instabile Tests 1 0
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 19.982 9.109
Gesamtkosten $3.397 $1.822
Eingabepreis $4.000 / 1M $5.000 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $30.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 241,489 177,939
Ausgabe-Token 11,575 6,283
Denk-Token 109,971 24,782
Antwortzeit (Durchschnitt) 21.58s 11.91s
Antwortzeit (Maximum) 162.73s 56.19s
Antwortzeit (Gesamt) 496.40s 273.82s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~1.5T insgesamt (~100B 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.

#32 Muse Wonder

medium
Kosten
$0.208
Zeit
64.8s
Token
10,444 tok

#23 GPT-5.5

low
Kosten
$0.068
Zeit
37.0s
Token
2,339 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 26.87s 7,401 1,181 26,424
GPT-5.5 10.0 10.0 100.0% 0 15.04s 7,302 423 6,402

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