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#67

Muse Ember

Meta Sortie: 2026-11-09 Testé le: 2026-11-10 00:33 meta/muse-ember::minimal
~150B au total (~10B actifs)MoESource ferméeEstimé

Résumé

Muse Ember obtient 8.9 sur AI BENCHY et se classe #67. Il affiche une fiabilité de 9.7, un taux de réussite de 76.8%, un coût total de $0.047 et un temps de réponse moyen de 5.30s.

Ce qui rend Muse Ember unique : Son coût total de benchmark est inhabituellement bas pour son niveau de score. Il est nettement rapide par rapport aux modèles similaires.

Données du modèle

Date de recherche : 2026-11-09

Estimé
Paramètres
~150B au total (~10B actifs)
Architecture
MoE
Disponibilité
Source fermée
Licence
-

Meilleure estimation fondée sur les informations publiques ; le fournisseur n’a pas communiqué toutes les valeurs.

Score

8.9

Cohérence

9.6

Total des jetons de sortie

40,577

Total des jetons d'entrée

265,844

Prix d'entrée

$0.100 / 1M

Prix de sortie

$0.500 / 1M

Prix de lecture du cache

$0.004 / 1M

Prix d’écriture du cache

$0.125 / 1M

Les prix du cache concernent les tokens d’entrée. La lecture réutilise les prompts en cache ; l’écriture les stocke et peut coûter plus cher. Les tokens de sortie utilisent le prix de sortie.

Tests corrects

Tests incorrects: 6

Taux de réussite par tentative: 76.8%

Tests instables

1

Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).

Temps de réponse (moy.)

5.30s

Temps de réponse (max): 48.15s

Temps de réponse (total): 121.82s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#67 Muse Ember

minimal
Coût
$0.002
Temps
4.5s
Tokens
2,690 tok

Graphiques

Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.

Total des jetons de sortie

Score vs Total des jetons de sortie

Comparaison rapide

Répartition par catégorie

Catégorie Score Cohérence Tests corrects
Tâches agentiques 10.0 10.0
Astuces anti-IA 10.0 10.0
Programmation 10.0 10.0
Combiné 7.3 5.8
Analyse et extraction des données 10.0 10.0
Spécifique au domaine 5.3 10.0
Intelligence générale 10.0 10.0
Suivi des instructions 9.8 10.0
Résolution d'énigmes 5.3 10.0
Appel d'outils 10.0 10.0
Culture générale 3.0 10.0

Modèles comparés