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Muse Glimmer 30B (high) vs Qwen3.8 Flash Next (medium)

Muse Glimmer 30B (high) 平均分领先,为 7.7 vs 7.6。 Qwen3.8 Flash Next (medium) benchmark 成本更低,为 ~$0.047 vs $0.625。 Qwen3.8 Flash Next (medium) 更快,为 24.79s vs 69.87s,通过率为 66.7% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#115
总输出令牌
388,743
响应时间(平均)
69.87s
总成本
$0.625
排名
#119
总输出令牌
143,965
响应时间(平均)
24.79s
总成本
~$0.047
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.6 vs 7.7),同时成本比Muse Glimmer 30B (high)低约 13.3 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B high 发布日期: 2026-08-11 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next medium 发布日期: 2026-10-04
分数 7.7 7.6
排名 #115 #119
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.3 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 75.4%
不稳定测试 8 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.675 ~0.314
总成本 $0.625 ~$0.047
输入价格 $0.350 / 1M 不适用
输出价格 $1.500 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.040 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 281,859 278,792
输出令牌 102,526 1,695
推理令牌 286,217 142,270
响应时间(平均) 69.87s 24.79s
响应时间(最大) 451.90s 159.62s
响应时间(总计) 1607.12s 570.26s
参数量 30B 180B 总计 (6B 激活)
开放状态 开源 权重可用

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.

#115 Muse Glimmer 30B

high
成本
$0.005
时间
61.7s
令牌
3,097 tok

#119 Qwen3.8 Flash Next

medium
成本
~$0.002
时间
40.7s
令牌
4,059 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
Qwen3.8 Flash Next 10.0 10.0 100.0% 0 45.53s 7,893 346 37,643

快速对比

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