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Muse Ember (max) vs GPT-6.1 Terra

平均分几乎持平,为 8.6 vs 8.6。 GPT-6.1 Terra benchmark 成本更低,为 $0.184 vs $0.346。 GPT-6.1 Terra 更快,为 4.08s vs 19.05s,通过率为 72.5% vs 84.1%。

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
#87
总输出令牌
637,819
响应时间(平均)
19.05s
总成本
$0.346
排名
#89
总输出令牌
4,906
响应时间(平均)
4.08s
总成本
$0.184
推荐模型 GPT-6.1 Terra

它在这里得分最高(8.6),同时成本比Muse Ember (max)低约 1.9 倍。

详细对比

指标 Muse Ember Muse Ember max 发布日期: 2026-11-09 GPT-6.1 Terra GPT-6.1 Terra none 发布日期: 2026-10-26
分数 8.6 8.6
排名 #87 #89
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 72.5% 84.1%
不稳定测试 3 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.304 1.021
总成本 $0.346 $0.184
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 265,489 159,129
输出令牌 12,179 4,906
推理令牌 625,640 0
响应时间(平均) 19.05s 4.08s
响应时间(最大) 79.28s 40.32s
响应时间(总计) 438.15s 93.75s
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.

#87 Muse Ember

max
成本
$0.008
时间
23.3s
令牌
14,138 tok

#89 GPT-6.1 Terra

none
成本
$0.017
时间
36.8s
令牌
3,297 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 12.46s 7,410 1,595 49,511
GPT-6.1 Terra 8.2 7.2 88.9% 1 1.86s 7,302 387 0

切换对比组合