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Claude Opus 4.8 vs Muse Glimmer 30B (high)

Claude Opus 4.8 平均分领先,为 7.3 vs 7.2。 Muse Glimmer 30B (high) benchmark 成本更低,为 $0.430 vs $1.166。 Claude Opus 4.8 更快,为 4.92s vs 66.70s,通过率为 63.6% vs 65.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-24

已对比模型

排名
#144
总输出令牌
16,797
响应时间(平均)
4.92s
总成本
$1.166
排名
#147
总输出令牌
370,806
响应时间(平均)
66.70s
总成本
$0.430
推荐模型 Claude Opus 4.8

它在这里得分最高(7.3),同时响应速度比Muse Glimmer 30B (high)快约 13.6 倍。

详细对比

指标 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 none 发布日期: 2026-05-28 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B high 发布日期: 2026-08-11
分数 7.3 7.2
排名 #144 #147
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.2 7.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 63.6% 65.2%
不稳定测试 2 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.969 5.349
总成本 $1.166 $0.430
输入价格 $5.000 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $25.000 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 149,203 103,494
输出令牌 16,797 100,589
推理令牌 0 270,217
响应时间(平均) 4.92s 66.70s
响应时间(最大) 35.03s 451.90s
响应时间(总计) 108.24s 1467.39s
参数量 ~5T 总计 (~500B 激活) 30B
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#144 Claude Opus 4.8

none
成本
$0.053
时间
22.0s
令牌
2,253 tok

#147 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Claude Opus 4.8 5.5 10.0 33.3% 0 3.29s 10,590 1,332 0
Muse Glimmer 30B 8.8 7.8 88.9% 1 95.97s 7,419 16,128 55,433

快速对比

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