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Muse Ember (high) vs GPT-6.1 Terra (xhigh)

GPT-6.1 Terra (xhigh) 平均分领先,为 9.3 vs 9.2。 Muse Ember (high) benchmark 成本更低,为 $0.156 vs $0.789。 Muse Ember (high) 更快,为 11.67s vs 23.65s,通过率为 79.7% vs 88.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#36
总输出令牌
254,892
响应时间(平均)
11.67s
总成本
$0.156
排名
#33
总输出令牌
121,002
响应时间(平均)
23.65s
总成本
$0.789
推荐模型 Muse Ember (high)

它的得分接近这里的最高分(9.2 vs 9.3),同时成本比GPT-6.1 Terra (xhigh)低约 5.1 倍。

详细对比

指标 Muse Ember Muse Ember high 发布日期: 2026-11-09 GPT-6.1 Terra GPT-6.1 Terra xhigh 发布日期: 2026-10-26
分数 9.2 9.3
排名 #36 #33
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 88.4%
不稳定测试 1 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.865 4.379
总成本 $0.156 $0.789
输入价格 $0.100 / 1M $1.000 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $5.000 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M $0.050 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 282,192 183,057
输出令牌 14,054 5,490
推理令牌 240,838 115,512
响应时间(平均) 11.67s 23.65s
响应时间(最大) 53.01s 236.28s
响应时间(总计) 268.45s 543.86s
参数量 ~150B 总计 (~10B 激活) ~1T 总计 (~60B 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.

#36 Muse Ember

high
成本
$0.005
时间
18.3s
令牌
9,965 tok

#33 GPT-6.1 Terra

xhigh
成本
$0.050
时间
109.1s
令牌
9,926 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
Muse Ember 10.0 10.0 100.0% 0 9.62s 7,410 1,213 34,691
GPT-6.1 Terra 10.0 10.0 100.0% 0 15.91s 7,302 387 11,030

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