- 排名
- #111
- 总输出令牌
- 95,970
- 响应时间（平均）
- 18.64s
- 总成本
- $0.187
Muse Glimmer 30B (low) vs GPT-5.6 Sol
Muse Glimmer 30B (low) 平均分领先，为 7.1 vs 7.0。 Muse Glimmer 30B (low) benchmark 成本更低，为 $0.187 vs $0.524。 GPT-5.6 Sol 更快，为 2.17s vs 18.64s，通过率为 63.6% vs 63.6%。
- 排名
- #115
- 总输出令牌
- 4,357
- 响应时间（平均）
- 2.17s
- 总成本
- $0.524
推荐模型
GPT-5.6 Sol
它的得分接近这里的最高分（7.0 vs 7.1），同时响应速度比Muse Glimmer 30B (low)快约 8.6 倍。
详细对比
| 指标 | Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B low | GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Sol none |
|---|---|---|
| 分数 | 7.1 | 7.0 |
| 排名 | #111 | #115 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.2 | 9.0 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.6% | 63.6% |
| 不稳定测试 | 5 | 3 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.692 | 4.365 |
| 总成本 | $0.187 | $0.524 |
| 输入价格 | $0.350 / 1M | $5.000 / 1M |
| 输出价格 | $1.500 / 1M | $30.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 130,312 | 78,602 |
| 输出令牌 | 33,867 | 4,357 |
| 推理令牌 | 62,103 | 0 |
| 响应时间（平均） | 18.64s | 2.17s |
| 响应时间（最大） | 234.92s | 12.81s |
| 响应时间（总计） | 410.18s | 47.66s |
| 参数量 | 30B | ~2T 总计 (~150B 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.
#111 Muse Glimmer 30B
low- 成本
- $0.002
- 时间
- 13.5s
- 令牌
- 953 tok
#115 GPT-5.6 Sol
none- 成本
- $0.116
- 时间
- 78.7s
- 令牌
- 3,944 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
| 反AI技巧 | 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 | 8.7 | 8.0 | 91.7% | 1 | 3.57s | 810 | 1,054 | 2,240 | |
| GPT-5.6 Sol | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 1.27s | 606 | 154 | 0 |
| 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 | 8.1 | 9.9 | 66.7% | 0 | 16.52s | 7,419 | 2,759 | 10,173 | |
| GPT-5.6 Sol | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 1.39s | 7,302 | 390 | 0 |
| 综合 | 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 | 3.8 | 5.8 | 33.3% | 1 | 131.97s | 102,271 | 24,417 | 33,400 | |
| GPT-5.6 Sol | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.37s | 55,394 | 2,881 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.17s | 7,065 | 1,219 | 1,841 | |
| GPT-5.6 Sol | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.53s | 7,140 | 222 | 0 |
| 领域专项 | 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 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 11.48s | 885 | 3,067 | 6,658 | |
| GPT-5.6 Sol | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 1.44s | 732 | 54 | 0 |
| 通用智能 | 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 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.50s | 525 | 33 | 542 | |
| GPT-5.6 Sol | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 1.52s | 477 | 91 | 0 |
| 指令遵循 | 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 | 8.4 | 6.9 | 83.3% | 1 | 3.60s | 765 | 139 | 1,467 | |
| GPT-5.6 Sol | 8.5 | 6.8 | 83.3% | 1 | 1.33s | 660 | 84 | 0 |
| 谜题求解 | 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 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 5.06s | 795 | 545 | 2,721 | |
| GPT-5.6 Sol | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 1.49s | 642 | 211 | 0 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.04s | 9,546 | 385 | 803 | |
| GPT-5.6 Sol | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.70s | 5,454 | 246 | 0 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 9.71s | 231 | 249 | 2,258 | |
| GPT-5.6 Sol | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.95s | 195 | 24 | 0 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.6 SolnonevsGrok 4.3mediumMuse Glimmer 30BlowvsQwen3.5-122B-A10BmediumDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.6 SolnoneMuse Glimmer 30BlowvsSolar Pro 4highGPT-5.6 SolnonevsGLM 5.1mediumMercury 2mediumvsGPT-5.6 SolnoneGPT-5.6 SolnonevsGrok 4.20mediumMuse Glimmer 30BlowvsQwen3.5 Plus 2026-04-20mediumGPT-5.6 SolnonevsSolar Pro 4highSeed-2.0-MinimediumvsGPT-5.6 SolnoneKimi K2.5mediumvsGPT-5.6 SolnoneGPT-5.6 SolnonevsStep 3.7 Flashlow