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Seed 2.1 Turbo (high) vs Muse Wonder (medium)

Muse Wonder (medium) 平均分领先,为 9.2 vs 9.1。 Seed 2.1 Turbo (high) benchmark 成本更低,为 $1.892 vs $3.397。 Muse Wonder (medium) 更快,为 21.58s vs 170.52s,通过率为 79.7% vs 76.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-13

已对比模型

排名
#40
总输出令牌
707,320
响应时间(平均)
170.52s
总成本
$1.892
排名
#30
总输出令牌
121,546
响应时间(平均)
21.58s
总成本
$3.397
推荐模型 Muse Wonder (medium)

它在这里得分最高(9.2),同时响应速度比Seed 2.1 Turbo (high)快约 7.9 倍。

详细对比

指标 Seed 2.1 Turbo Seed 2.1 Turbo high 发布日期: 2026-08-12 Muse Wonder Muse Wonder medium 发布日期: 2026-10-13
分数 9.1 9.2
排名 #40 #30
可靠性 10.0 9.1
一致性 9.0 9.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 76.8%
不稳定测试 3 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 11.129 19.982
总成本 $1.892 $3.397
输入价格 $0.500 / 1M $4.000 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $20.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.200 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 246,954 241,489
输出令牌 8,378 11,575
推理令牌 698,942 109,971
响应时间(平均) 170.52s 21.58s
响应时间(最大) 584.71s 162.73s
响应时间(总计) 3922.04s 496.40s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) ~1T 总计 (~50B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#40 Seed 2.1 Turbo

high
成本
$0.058
时间
355.4s
令牌
23,053 tok

#30 Muse Wonder

medium
成本
$0.208
时间
64.8s
令牌
10,444 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
Seed 2.1 Turbo 10.0 10.0 100.0% 0 336.02s 8,220 370 194,578
Muse Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 26.87s 7,401 1,181 26,424

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