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Mercury 2.5 (high) vs Muse Glimmer 30B (low)

Muse Glimmer 30B (low) 平均分领先,为 7.1 vs 7.1Mercury 2.5 (high) benchmark 成本更低,为 $0.031 vs $0.143Mercury 2.5 (high) 更快,为 4.32s vs 18.64s,通过率为 62.1% vs 63.6%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-08

已对比模型

排名
#134
总输出令牌
174,547
响应时间(平均)
4.32s
总成本
$0.031
排名
#131
总输出令牌
95,970
响应时间(平均)
18.64s
总成本
$0.143
推荐模型 Mercury 2.5 (high)

它的得分接近这里的最高分(7.1 vs 7.1),同时成本比Muse Glimmer 30B (low)低约 4.6 倍。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Mercury 2.5 high 发布日期: 2026-09-08 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B low 发布日期: 2026-08-11
分数 7.1 7.1
排名 #134 #131
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.6 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 62.1% 63.6%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.259 1.692
总成本 $0.031 $0.143
输入价格 $0.040 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $1.100 / 1M
总输入令牌 120,068 130,312
输出令牌 3,402 33,867
推理令牌 171,145 62,103
响应时间(平均) 4.32s 18.64s
响应时间(最大) 23.63s 234.92s
响应时间(总计) 95.06s 410.18s
参数量 ~100B 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.

#134 Mercury 2.5

high
成本
$0.001
时间
3.5s
令牌
2,447 tok

#131 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

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
Mercury 2.5 6.4 7.8 44.4% 1 6.58s 7,757 415 44,012
Muse Glimmer 30B 8.1 9.9 66.7% 0 16.52s 7,419 2,759 10,173

快速对比

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