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Muse Wonder (xhigh) vs GLM 5.1 (medium)

Muse Wonder (xhigh) führt beim Durchschnittsscore mit 7.7 vs 7.5. GLM 5.1 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.546 vs $4.012. Muse Wonder (xhigh) ist schneller mit 34.40s vs 66.38s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 66.7%.

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
#134
Gesamte Ausgabe-Token
245,833
Antwortzeit (Durchschnitt)
66.38s
Gesamtkosten
$1.546
Empfohlenes Modell GLM 5.1 (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.5 vs 7.7) und es kostet etwa 2.6x weniger als Muse Wonder (xhigh).

Detaillierter Vergleich

Metrik Muse Wonder Muse Wonder xhigh Veröffentlichung: 2026-10-13 GLM 5.1 GLM 5.1 medium Veröffentlichung: 2026-04-07
Punktzahl 7.7 7.5
Rang #129 #134
Zuverlässigkeit 9.1 9.2
Konsistenz 9.3 8.4
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 66.7%
Instabile Tests 2 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 28.658 9.004
Gesamtkosten $4.012 $1.546
Eingabepreis $4.000 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $20.000 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.200 / 1M $0.260 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 93,060 331,577
Ausgabe-Token 10,305 17,919
Denk-Token 171,683 230,789
Antwortzeit (Durchschnitt) 34.40s 66.38s
Antwortzeit (Maximum) 236.64s 308.75s
Antwortzeit (Gesamt) 791.16s 1460.31s
Parameter ~1T insgesamt (~50B aktiv) 744B insgesamt (40B 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.

#129 Muse Wonder

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

#134 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 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
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

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