DeepSeek V3.2 (medium) vs Muse Glimmer 30B (low)

排名: #102
总输出令牌: 128,848
响应时间（平均）: 68.62s
总成本: $0.078

排名: #99
总输出令牌: 95,478
响应时间（平均）: 18.51s
总成本: $0.186

推荐模型 Muse Glimmer 30B (low)

它在这里得分最高（7.1），同时响应速度比DeepSeek V3.2 (medium)快约 3.7 倍。

详细对比

指标	DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium 发布日期: 2025-12-01	Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B low 发布日期: 2026-08-11

指标	DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium 发布日期: 2025-12-01	Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B low 发布日期: 2026-08-11
分数	7.0	7.1
排名	#102	#99
可靠性	10.0	10.0
一致性	7.4	8.2
基准测试覆盖率	22/22 项测试 · 66/66 次尝试	22/22 项测试 · 66/66 次尝试
测试正确
尝试通过率	65.2%	63.6%
不稳定测试	7	5
总运行次数	66	66
每个结果成本	0.671	1.685
总成本	$0.078	$0.186
输入价格	$0.269 / 1M	$0.350 / 1M
输出价格	$0.400 / 1M	$1.500 / 1M
总输入令牌	101,047	130,300
输出令牌	11,834	33,907
推理令牌	117,014	61,571
响应时间（平均）	68.62s	18.51s
响应时间（最大）	376.10s	234.92s
响应时间（总计）	1509.53s	407.22s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#102 DeepSeek V3.2

medium

成本: $0.001
时间: 53.6s
令牌: 1,932 tok

#99 Muse Glimmer 30B

low

成本: $0.002
时间: 13.5s
令牌: 953 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

类别:

反AI技巧	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
DeepSeek V3.2	8.2	7.9	83.3%	1		24.23s	448	3,247	6,953
Muse Glimmer 30B	8.7	8.0	91.7%	1		3.57s	810	1,054	2,240

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
DeepSeek V3.2	6.0	7.2	55.6%	1		248.68s	5,717	649	52,014
Muse Glimmer 30B	8.1	9.9	66.7%	0		16.52s	7,419	2,759	10,173

综合	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
DeepSeek V3.2	7.3	5.8	83.3%	1		79.92s	76,997	5,219	24,229
Muse Glimmer 30B	3.8	5.8	33.3%	1		131.97s	102,271	24,417	33,400

数据解析与提取	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
DeepSeek V3.2	10.0	10.0	100.0%	0		36.09s	7,388	207	7,693
Muse Glimmer 30B	10.0	10.0	100.0%	0		4.17s	7,065	1,219	1,841

领域专项	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
DeepSeek V3.2	2.9	4.4	22.2%	2		24.27s	472	21	6,838
Muse Glimmer 30B	3.5	4.4	33.3%	2		10.49s	873	3,107	6,126

通用智能	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
DeepSeek V3.2	3.4	2.5	33.3%	1		58.29s	314	49	2,189
Muse Glimmer 30B	5.0	10.0	0.0%	0		2.50s	525	33	542

指令遵循	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
DeepSeek V3.2	10.0	10.0	100.0%	0		35.78s	627	1,397	2,845
Muse Glimmer 30B	8.4	6.9	83.3%	1		3.60s	765	139	1,467

谜题求解	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
DeepSeek V3.2	7.0	7.2	55.6%	1		37.69s	594	518	6,375
Muse Glimmer 30B	7.7	10.0	66.7%	0		5.06s	795	545	2,721

工具调用	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
DeepSeek V3.2	10.0	10.0	100.0%	0		34.81s	8,307	507	859
Muse Glimmer 30B	10.0	10.0	100.0%	0		5.04s	9,546	385	803

常识问答	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
DeepSeek V3.2	3.0	10.0	0.0%	0		83.99s	183	20	7,019
Muse Glimmer 30B	3.0	10.0	0.0%	0		9.71s	231	249	2,258

快速对比

切换对比组合

Muse Glimmer 30BlowvsGrok 4.3medium Muse Glimmer 30BlowvsGLM 5.1medium Muse Glimmer 30BlowvsGrok 4.20medium Muse Glimmer 30BlowvsQwen3.5-122B-A10Bmedium DeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.5 Flashnone Muse Glimmer 30BlowvsQwen3.7 Plusnone Muse Glimmer 30BlowvsQwen3.5 Plus 2026-04-20medium Muse Glimmer 30BlowvsSolar Pro 4high KAT-Coder-Pro V2.5highvsMuse Glimmer 30Blow Muse Glimmer 30BlowvsKimi K2.6medium DeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.6 Solnone Muse Glimmer 30BlowvsKimi K2.5medium