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Muse Wonder (minimal) vs Particle-1 (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 9.1 vs 9.1 praktisch gleichauf. Particle-1 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.134 vs $1.639. Muse Wonder (minimal) ist schneller mit 7.72s vs 18.93s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 72.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#51
Gesamte Ausgabe-Token
34,224
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.72s
Gesamtkosten
$1.639
Rang
#53
Gesamte Ausgabe-Token
241,020
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.93s
Gesamtkosten
$0.134
Empfohlenes Modell Particle-1 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.1) und kostet etwa 12.3x weniger als Muse Wonder (minimal).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder minimal Veröffentlichung: 2026-10-13 Particle-1 Particle-1 low Veröffentlichung: 2026-10-28
Punktzahl 9.1 9.1
Rang #51 #53
Zuverlässigkeit 9.7 9.8
Konsistenz 9.3 9.3
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 72.5%
Instabile Tests 2 2
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 9.639 0.836
Gesamtkosten $1.639 $0.134
Eingabepreis $4.000 / 1M $0.050 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.003 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 238,532 264,977
Ausgabe-Token 9,812 6,605
Denk-Token 24,412 234,415
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.72s 18.93s
Antwortzeit (Maximum) 42.89s 173.97s
Antwortzeit (Gesamt) 177.57s 435.48s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~748B insgesamt (~16B 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.

#51 Muse Wonder

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

#53 Particle-1

low
Kosten
$0.006
Zeit
42.6s
Token
10,625 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
Particle-1 10.0 10.0 100.0% 0 21.73s 7,986 315 34,150

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