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Muse Glimmer 30B — high 对比 medium

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 medium benchmark 成本更低,为 $0.227 vs $0.430。 medium 更快,为 30.64s vs 66.70s,通过率为 65.2% vs 63.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-24

已对比模型

排名
#147
总输出令牌
370,806
响应时间(平均)
66.70s
总成本
$0.430
排名
#151
总输出令牌
168,074
响应时间(平均)
30.64s
总成本
$0.227
推荐模型 medium

它在这里得分最高(7.2),同时成本比Muse Glimmer 30B (high)低约 1.9 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B high 发布日期: 2026-08-11 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B medium 发布日期: 2026-08-11
分数 7.2 7.2
排名 #147 #151
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 7.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 65.2% 63.6%
不稳定测试 8 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.349 2.543
总成本 $0.430 $0.227
输入价格 $0.300 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 103,494 116,513
输出令牌 100,589 33,065
推理令牌 270,217 135,009
响应时间(平均) 66.70s 30.64s
响应时间(最大) 451.90s 181.08s
响应时间(总计) 1467.39s 674.01s
参数量 30B 30B
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#147 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 tok

#151 Muse Glimmer 30B

medium
成本
$0.003
时间
31.9s
令牌
1,845 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 Glimmer 30B 8.8 7.8 88.9% 1 95.97s 7,419 16,128 55,433
Muse Glimmer 30B 8.4 7.8 77.8% 1 33.67s 7,419 4,662 20,605

快速对比

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