- 排名
- #181
- 总输出令牌
- 186,901
- 响应时间（平均）
- 97.34s
- 总成本
- $3.264
Ember-1 (max) vs Grok 4.7 (high)
平均分几乎持平，为 6.7 vs 6.7。 Ember-1 (max) benchmark 成本更低，为 $3.264 vs $3.582。 Ember-1 (max) 更快，为 97.34s vs 122.19s，通过率为 59.4% vs 72.5%。
已对比模型
- 排名
- #179
- 总输出令牌
- 487,184
- 响应时间（平均）
- 122.19s
- 总成本
- $3.582
推荐模型
Ember-1 (max)
它在本次比较中得分最高（6.7），并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
详细对比
| 指标 | Ember-1 Ember-1 max | Grok 4.7 Grok 4.7 high |
|---|---|---|
| 分数 | 6.7 | 6.7 |
| 排名 | #181 | #179 |
| 可靠性 | 8.3 | 9.6 |
| 一致性 | 7.8 | 7.7 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 59.4% | 72.5% |
| 不稳定测试 | 6 | 7 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 29.671 | 23.360 |
| 总成本 | $3.264 | $3.582 |
| 输入价格 | $3.000 / 1M | $2.000 / 1M |
| 输出价格 | $15.000 / 1M | $6.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 153,399 | 329,276 |
| 输出令牌 | 7,803 | 8,172 |
| 推理令牌 | 179,098 | 479,012 |
| 响应时间（平均） | 97.34s | 122.19s |
| 响应时间（最大） | 587.08s | 573.57s |
| 响应时间（总计） | 2238.73s | 2810.40s |
| 参数量 | ~2.8T 总计 (~104B 激活) | ~1.7T 总计 (~170B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#181 Ember-1
max- 成本
- $0.163
- 时间
- 229.4s
- 令牌
- 11,002 tok
#179 SpaceXAI: Grok 4.7
high- 成本
- $0.110
- 时间
- 301.3s
- 令牌
- 23,143 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
快速对比
切换对比组合
Ember-1maxvsGPT 5.3 ChatnoneMiniMax M3mediumvsGrok 4.7highEmber-1maxvsMiniMax M3mediumEmber-1maxvsGPT-5.6 SolnoneGPT 5.3 ChatnonevsGrok 4.7highGPT-5.6 SolnonevsGrok 4.7highSolar Pro 4lowvsGrok 4.7highEmber-1maxvsSolar Pro 4lowQwen3.5-FlashnonevsGrok 4.7highEmber-1maxvsQwen3.5-FlashnoneEmber-1maxvsGLM 5.3 FlashlowEmber-1maxvsGPT-5.5none