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Muse Ember (low) vs GPT-5.2 (medium)

平均分几乎持平,为 8.6 vs 8.7。 Muse Ember (low) benchmark 成本更低,为 $0.114 vs $1.558。 Muse Ember (low) 更快,为 8.22s vs 31.29s,通过率为 72.5% vs 73.9%。

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
#86
总输出令牌
169,226
响应时间(平均)
8.22s
总成本
$0.114
排名
#80
总输出令牌
80,538
响应时间(平均)
31.29s
总成本
$1.558
推荐模型 Muse Ember (low)

它在这里得分最高(8.6),同时成本比GPT-5.2 (medium)低约 13.7 倍。

详细对比

指标 Muse Ember Muse Ember low 发布日期: 2026-11-09 GPT-5.2 GPT-5.2 medium 发布日期: 2025-12-11
分数 8.6 8.7
排名 #86 #80
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 72.5% 73.9%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.757 10.261
总成本 $0.114 $1.558
输入价格 $0.100 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $14.000 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M $0.175 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 288,136 235,207
输出令牌 13,507 11,065
推理令牌 155,719 69,473
响应时间(平均) 8.22s 31.29s
响应时间(最大) 49.79s 116.86s
响应时间(总计) 189.12s 531.98s
参数量 ~150B 总计 (~10B 激活) ~1.2T 总计 (~80B 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.

#86 Muse Ember

low
成本
$0.003
时间
11.3s
令牌
4,679 tok

#80 GPT-5.2

medium
成本
$0.047
时间
49.2s
令牌
3,396 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 5.21s 7,410 765 15,944
GPT-5.2 10.0 10.0 100.0% 0 22.73s 7,302 511 11,912

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