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Google: Gemini 3.5 Flash-Lite vs Meta: Muse Spark 1.1

Muse Spark 1.1 (low) 平均分领先,为 8.3 vs 8.1Gemini 3.5 Flash-Lite (high) benchmark 成本更低,为 $0.584 vs $0.647Gemini 3.5 Flash-Lite (high) 更快,为 9.48s vs 11.45s,通过率为 81.8% vs 69.7%

推荐模型Muse Spark 1.1 (low)它在本次比较中得分最高(8.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-21

指标 Gemini 3.5 Flash-Lite Gemini 3.5 Flash-Lite high 发布日期: 2026-07-21 Muse Spark 1.1 Muse Spark 1.1 low 发布日期: 2026-07-16
分数 8.1 8.3
排名 #31 #27
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.5 8.5
测试正确
尝试通过率 81.8% 69.7%
不稳定测试 7 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.169 4.975
总成本 $0.584 $0.647
输入价格 $0.300 / 1M $1.250 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $4.250 / 1M
总输入令牌 105,138 142,298
输出令牌 8,315 10,847
推理令牌 212,507 99,467
响应时间(平均) 9.48s 11.45s
响应时间(最大) 43.93s 54.15s
响应时间(总计) 208.52s 251.92s

Hamster playing table tennis

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

#31 Gemini 3.5 Flash-Lite

high
成本
$0.023
时间
23.6s
令牌
9,128 tok

#27 Muse Spark 1.1

low
成本
$0.020
时间
39.2s
令牌
4,947 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
Gemini 3.5 Flash-Lite 8.6 7.6 88.9% 1 15.09s 8,136 452 55,603
Muse Spark 1.1 10.0 10.0 100.0% 0 10.34s 8,562 394 14,503

快速对比

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