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Muse Wonder (minimal) vs Nex-N2.6 (medium)

Muse Wonder (minimal) führt beim Durchschnittsscore mit 9.1 vs 9.0. Nex-N2.6 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.169 vs $1.639. Muse Wonder (minimal) ist schneller mit 7.72s vs 46.28s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 84.1%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-13

Verglichene Modelle

Rang
#57
Gesamte Ausgabe-Token
34,224
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.72s
Gesamtkosten
$1.639
Rang
#62
Gesamte Ausgabe-Token
321,401
Antwortzeit (Durchschnitt)
46.28s
Gesamtkosten
$0.169
Empfohlenes Modell Nex-N2.6 (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (9.0 vs 9.1) und es kostet etwa 9.7x weniger als Muse Wonder (minimal).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder minimal Veröffentlichung: 2026-10-13 Nex-N2.6 Nex-N2.6 medium Veröffentlichung: 2026-11-12
Punktzahl 9.1 9.0
Rang #57 #62
Zuverlässigkeit 9.7 9.6
Konsistenz 9.3 8.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 84.1%
Instabile Tests 2 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 9.639 0.991
Gesamtkosten $1.639 $0.169
Eingabepreis $4.000 / 1M $0.120 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.024 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 238,532 331,297
Ausgabe-Token 9,812 6,763
Denk-Token 24,412 314,638
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.72s 46.28s
Antwortzeit (Maximum) 42.89s 230.46s
Antwortzeit (Gesamt) 177.57s 1064.55s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) 321B insgesamt (~18B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

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.

#57 Muse Wonder

minimal
Kosten
$0.048
Zeit
15.1s
Token
2,488 tok

#62 Nex-N2.6

medium
Kosten
$0.013
Zeit
286.3s
Token
31,435 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 6.86s 7,401 809 7,336
Nex-N2.6 10.0 10.0 100.0% 0 49.24s 7,317 350 48,833

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