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Muse Ember (high) vs Qwen3.8 MAX (medium)

Muse Ember (high) 平均分领先,为 9.2 vs 9.2。 Muse Ember (high) benchmark 成本更低,为 $0.156 vs $1.181。 Muse Ember (high) 更快,为 11.67s vs 27.34s,通过率为 79.7% vs 81.2%。

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
#42
总输出令牌
104,596
响应时间(平均)
27.34s
总成本
$1.181
推荐模型 Muse Ember (high)

它在这里得分最高(9.2),同时成本比Qwen3.8 MAX (medium)低约 7.6 倍。

详细对比

指标 Muse Ember Muse Ember high 发布日期: 2026-11-09 Qwen3.8 MAX Qwen3.8 MAX medium 发布日期: 2026-08-04
分数 9.2 9.2
排名 #36 #42
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 81.2%
不稳定测试 1 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.865 5.266
总成本 $0.156 $1.181
输入价格 $0.100 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $6.000 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M 不适用
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 282,192 276,512
输出令牌 14,054 8,152
推理令牌 240,838 96,444
响应时间(平均) 11.67s 27.34s
响应时间(最大) 53.01s 126.60s
响应时间(总计) 268.45s 628.75s
参数量 ~150B 总计 (~10B 激活) 2.4T 总计 (~100B 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

#42 Qwen3.8 MAX

medium
成本
$0.028
时间
71.9s
令牌
4,750 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
Qwen3.8 MAX 10.0 10.0 100.0% 0 41.35s 7,893 430 23,804

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