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Muse Glimmer 30B (high) vs GPT-6 Luna (high)

平均分几乎持平,为 7.7 vs 7.7。 GPT-6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.074 vs $0.506。 GPT-6 Luna (high) 更快,为 20.37s vs 69.87s,通过率为 66.7% vs 73.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#136
总输出令牌
350,370
响应时间(平均)
69.87s
总成本
$0.506
排名
#135
总输出令牌
101,587
响应时间(平均)
20.37s
总成本
$0.074
推荐模型 GPT-6 Luna (high)

它在这里得分最高(7.7),同时成本比Muse Glimmer 30B (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 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high 发布日期: 2026-09-23
分数 7.7 7.7
排名 #136 #135
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.3 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 73.9%
不稳定测试 8 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.675 0.492
总成本 $0.506 $0.074
输入价格 $0.300 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.040 / 1M $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 281,859 229,986
输出令牌 102,526 6,037
推理令牌 286,217 95,550
响应时间(平均) 69.87s 20.37s
响应时间(最大) 451.90s 106.93s
响应时间(总计) 1607.12s 468.52s
参数量 30B ~400B 总计 (~17B 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.

#136 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 tok

#135 GPT-6 Luna

high
成本
$0.003
时间
49.2s
令牌
5,231 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
GPT-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

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