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Muse Glimmer 30B (high) vs Muse Wonder (high)

平均分几乎持平,为 7.7 vs 7.7。 Muse Glimmer 30B (high) benchmark 成本更低,为 $0.506 vs $3.426。 Muse Wonder (high) 更快,为 22.96s vs 69.87s,通过率为 66.7% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-13

已对比模型

排名
#124
总输出令牌
350,370
响应时间(平均)
69.87s
总成本
$0.506
排名
#122
总输出令牌
152,440
响应时间(平均)
22.96s
总成本
$3.426
推荐模型 Muse Glimmer 30B (high)

它在这里得分最高(7.7),同时成本比Muse Wonder (high)低约 6.8 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B high 发布日期: 2026-08-11 Muse Wonder Muse Wonder high 发布日期: 2026-10-13
分数 7.7 7.7
排名 #124 #122
可靠性 10.0 9.3
一致性 7.3 9.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 66.7%
不稳定测试 8 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.675 22.837
总成本 $0.506 $3.426
输入价格 $0.300 / 1M $4.000 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $20.000 / 1M
缓存读取价格 $0.040 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 281,859 94,153
输出令牌 102,526 9,606
推理令牌 286,217 142,834
响应时间(平均) 69.87s 22.96s
响应时间(最大) 451.90s 143.21s
响应时间(总计) 1607.12s 528.08s
参数量 30B ~1T 总计 (~50B 激活)
开放状态 开源 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.

#124 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 tok

#122 Muse Wonder

high
成本
$0.199
时间
113.0s
令牌
10,002 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 Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 36.94s 7,401 1,392 35,716

切换对比组合