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Muse Wonder (max) vs GLM 5.3 (high)

平均スコアは 7.9 vs 7.8 でほぼ同等です。 GLM 5.3 (high) の benchmark コストが低く、$0.495 vs $4.766 です。 GLM 5.3 (high) の方が高速で、28.38s vs 44.39s です、成功率は 75.4% vs 75.4% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-10-13

比較対象モデル

順位
#113
合計出力トークン
219,635
応答時間(平均)
44.39s
合計コスト
$4.766
順位
#116
合計出力トークン
68,482
応答時間(平均)
28.38s
合計コスト
$0.495
おすすめモデル GLM 5.3 (high)

ここでは最高スコア(7.8)で、Muse Wonder (max) より約 9.6 倍低コストです。

詳細比較

指標 Muse Wonder Muse Wonder max リリース: 2026-10-13 GLM 5.3 GLM 5.3 high リリース: 2026-08-20
スコア 7.9 7.8
順位 #113 #116
信頼性 9.0 10.0
一貫性 8.9 7.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 75.4% 75.4%
不安定なテスト 3 7
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 29.783 4.351
合計コスト $4.766 $0.495
入力価格 $4.000 / 1M $0.070 / 1M
出力価格 $20.000 / 1M $7.000 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.200 / 1M $0.065 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 93,126 219,811
出力トークン 10,497 8,811
推論トークン 209,138 59,671
応答時間(平均) 44.39s 28.38s
応答時間(最大) 287.79s 159.91s
応答時間(合計) 1021.02s 652.78s
パラメータ ~1T 総数 (~50B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 クローズド クローズド

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#113 Muse Wonder

max
コスト
$0.429
時間
207.0s
トークン
21,515 tok

#116 GLM 5.3

high
コスト
$0.085
時間
362.5s
トークン
19,310 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Muse Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 58.38s 7,401 1,942 65,131
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

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