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Muse Glimmer 30B (high) vs Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Plus 平均分领先，为 7.3 vs 7.2。 Qwen3.7 Plus benchmark 成本更低，为 $0.106 vs $0.535。 Qwen3.7 Plus 更快，为 12.11s vs 66.70s，通过率为 65.2% vs 54.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-14

排名
#103
总输出令牌
370,806
响应时间（平均）
66.70s
总成本
$0.535
排名
#98
总输出令牌
58,097
响应时间（平均）
12.11s
总成本
$0.106
推荐模型 Qwen3.7 Plus

它在这里得分最高（7.3），同时成本比Muse Glimmer 30B (high)低约 5.0 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B high 发布日期: 2026-08-11 Qwen3.7 Plus Qwen3.7 Plus none 发布日期: 2026-06-03
分数 7.2 7.3
排名 #103 #98
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 65.2% 54.6%
不稳定测试 8 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.349 0.930
总成本 $0.535 $0.106
输入价格 $0.350 / 1M $0.320 / 1M
输出价格 $1.500 / 1M $1.280 / 1M
总输入令牌 103,494 98,833
输出令牌 100,589 58,097
推理令牌 270,217 0
响应时间（平均） 66.70s 12.11s
响应时间（最大） 451.90s 206.03s
响应时间（总计） 1467.39s 266.40s
参数量 30B ~397B 总计 (~17B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#103 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 tok

#98 Qwen3.7 Plus

none
成本
$0.019
时间
213.5s
令牌
11,960 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
Qwen3.7 Plus 5.5 10.0 33.3% 0 2.15s 7,911 639 0

快速对比

切换对比组合

Gemini 3.1 Flash LitemediumvsQwen3.7 PlusnoneDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsQwen3.7 PlusnoneMuse Glimmer 30BhighvsQwen3.5 Plus 2026-04-20mediumMuse Glimmer 30BhighvsQwen3.7 FlashlowMuse Glimmer 30BhighvsKimi K2.6mediumKAT-Coder-Pro V2.5lowvsQwen3.7 PlusnoneKimi K2.6mediumvsQwen3.7 PlusnoneMuse Glimmer 30BhighvsQwen3.5-122B-A10BmediumClaude Opus 4.8nonevsMuse Glimmer 30BhighKAT-Coder-Pro V2.5highvsQwen3.7 PlusnoneDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsMuse Glimmer 30BhighMuse Glimmer 30BhighvsStep 3.7 Flashlow