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Muse Ember (low) vs GPT-6 Sol (low)

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 $0.477。 Muse Ember (low) 更快,为 8.22s vs 8.72s,通过率为 72.5% vs 87.0%。

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
#84
总输出令牌
13,211
响应时间(平均)
8.72s
总成本
$0.477
推荐模型 Muse Ember (low)

它在这里得分最高(8.6),同时成本比GPT-6 Sol (low)低约 4.2 倍。

详细对比

指标 Muse Ember Muse Ember low 发布日期: 2026-11-09 GPT-6 Sol GPT-6 Sol low 发布日期: 2026-09-23
分数 8.6 8.7
排名 #86 #84
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 72.5% 87.0%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.757 2.650
总成本 $0.114 $0.477
输入价格 $0.100 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $10.000 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M $2.500 / 1M
总输入令牌 288,136 172,359
输出令牌 13,507 5,026
推理令牌 155,719 8,185
响应时间(平均) 8.22s 8.72s
响应时间(最大) 49.79s 48.43s
响应时间(总计) 189.12s 200.61s
参数量 ~150B 总计 (~10B 激活) ~2T 总计 (~150B 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

#84 GPT-6 Sol

low
成本
$0.018
时间
17.4s
令牌
1,850 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-6 Sol 6.2 4.8 66.7% 2 8.74s 7,302 405 1,296

切换对比组合