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Muse Wonder (xhigh) vs GPT-6 Luna (low)

Muse Wonder (xhigh) führt beim Durchschnittsscore mit 7.7 vs 7.6. GPT-6 Luna (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.033 vs $4.012. GPT-6 Luna (low) ist schneller mit 23.23s vs 34.40s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 63.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#129
Gesamte Ausgabe-Token
181,988
Antwortzeit (Durchschnitt)
34.40s
Gesamtkosten
$4.012
Rang
#131
Gesamte Ausgabe-Token
24,880
Antwortzeit (Durchschnitt)
23.23s
Gesamtkosten
$0.033
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (low)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.6 vs 7.7) und es kostet etwa 125.2x weniger als Muse Wonder (xhigh).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder xhigh Veröffentlichung: 2026-10-13 GPT-6 Luna GPT-6 Luna low Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 7.7 7.6
Rang #129 #131
Zuverlässigkeit 9.1 9.7
Konsistenz 9.3 8.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 63.8%
Instabile Tests 2 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 28.658 0.267
Gesamtkosten $4.012 $0.033
Eingabepreis $4.000 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.010 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 93,060 195,928
Ausgabe-Token 10,305 5,728
Denk-Token 171,683 19,152
Antwortzeit (Durchschnitt) 34.40s 23.23s
Antwortzeit (Maximum) 236.64s 89.37s
Antwortzeit (Gesamt) 791.16s 534.22s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) ~400B insgesamt (~17B 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.

#129 Muse Wonder

xhigh
Kosten
$0.266
Zeit
95.4s
Token
13,379 tok

#131 GPT-6 Luna

low
Kosten
$0.002
Zeit
19.2s
Token
2,598 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 40.90s 7,401 1,639 46,235
GPT-6 Luna 6.0 7.2 55.6% 1 15.39s 7,302 493 6,655

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