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Muse Wonder (medium) vs GPT-6.1 Sol (low)

GPT-6.1 Sol (low) führt beim Durchschnittsscore mit 9.6 vs 9.2. GPT-6.1 Sol (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.460 vs $3.397. GPT-6.1 Sol (low) ist schneller mit 7.15s vs 21.58s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 92.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#30
Gesamte Ausgabe-Token
121,546
Antwortzeit (Durchschnitt)
21.58s
Gesamtkosten
$3.397
Rang
#16
Gesamte Ausgabe-Token
13,138
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.15s
Gesamtkosten
$0.460
Empfohlenes Modell GPT-6.1 Sol (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.6) und kostet etwa 7.4x weniger als Muse Wonder (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder medium Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol low Veröffentlichung: 2026-09-29
Punktzahl 9.2 9.6
Rang #30 #16
Zuverlässigkeit 9.1 10.0
Konsistenz 9.6 9.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 92.8%
Instabile Tests 1 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 19.982 2.187
Gesamtkosten $3.397 $0.460
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 241,489 163,900
Ausgabe-Token 11,575 4,958
Denk-Token 109,971 8,180
Antwortzeit (Durchschnitt) 21.58s 7.15s
Antwortzeit (Maximum) 162.73s 46.57s
Antwortzeit (Gesamt) 496.40s 164.47s
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.

#30 Muse Wonder

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

#16 GPT-6.1 Sol

low
Kosten
$0.028
Zeit
44.6s
Token
2,881 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-6.1 Sol 10.0 10.0 100.0% 0 4.48s 7,302 388 1,286

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