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

GPT-6 Luna (high) が平均スコアでリードし、7.7 vs 7.7 です。 GPT-6 Luna (high) の benchmark コストが低く、$0.074 vs $4.012 です。 GPT-6 Luna (high) の方が高速で、20.37s vs 34.40s です、成功率は 65.2% vs 73.9% 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
#129
合計出力トークン
181,988
応答時間(平均)
34.40s
合計コスト
$4.012
順位
#123
合計出力トークン
101,587
応答時間(平均)
20.37s
合計コスト
$0.074
おすすめモデル GPT-6 Luna (high)

ここでは最高スコア(7.7)で、Muse Wonder (xhigh) より約 54.4 倍低コストです。

詳細比較

指標 Muse Wonder Muse Wonder xhigh リリース: 2026-10-13 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high リリース: 2026-09-23
スコア 7.7 7.7
順位 #129 #123
信頼性 9.1 10.0
一貫性 9.3 8.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 65.2% 73.9%
不安定なテスト 2 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 28.658 0.492
合計コスト $4.012 $0.074
入力価格 $4.000 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $20.000 / 1M $0.500 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.200 / 1M $0.010 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし $0.125 / 1M
合計入力トークン 93,060 229,986
出力トークン 10,305 6,037
推論トークン 171,683 95,550
応答時間(平均) 34.40s 20.37s
応答時間(最大) 236.64s 106.93s
応答時間(合計) 791.16s 468.52s
パラメータ ~1T 総数 (~50B アクティブ) ~400B 総数 (~17B 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.

#129 Muse Wonder

xhigh
コスト
$0.266
時間
95.4s
トークン
13,379 tok

#123 GPT-6 Luna

high
コスト
$0.003
時間
49.2s
トークン
5,231 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 40.90s 7,401 1,639 46,235
GPT-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

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