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Muse Wonder (medium) vs Pareto (default)

Muse Wonder (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 9.2 vs 9.1. Pareto (default) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.520 vs $3.397. Muse Wonder (medium) ist schneller mit 21.58s vs 33.47s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 87.0%.

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
#39
Gesamte Ausgabe-Token
128,144
Antwortzeit (Durchschnitt)
33.47s
Gesamtkosten
$1.520
Empfohlenes Modell Pareto (default)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (9.1 vs 9.2) und es kostet etwa 2.2x weniger als Muse Wonder (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder medium Veröffentlichung: 2026-10-13 Pareto Pareto default Veröffentlichung: 2026-09-18
Punktzahl 9.2 9.1
Rang #30 #39
Zuverlässigkeit 9.1 10.0
Konsistenz 9.6 9.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 87.0%
Instabile Tests 1 2
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 19.982 8.000
Gesamtkosten $3.397 $1.520
Eingabepreis $4.000 / 1M $2.500 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $7.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.250 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 241,489 223,559
Ausgabe-Token 11,575 128,144
Denk-Token 109,971 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 21.58s 33.47s
Antwortzeit (Maximum) 162.73s 143.33s
Antwortzeit (Gesamt) 496.40s 769.84s
Parameter ~1T insgesamt (~50B 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

#39 Pareto

default
Kosten
$0.034
Zeit
170.7s
Token
4,581 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
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

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