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AI BENCHY
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Muse Glimmer 30B (low) vs Qwen3.7 Plus

平均分几乎持平,为 7.1 vs 7.2Qwen3.7 Plus benchmark 成本更低,为 $0.106 vs $0.186Qwen3.7 Plus 更快,为 12.09s vs 18.51s,通过率为 63.6% vs 50.0%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-11

排名
#99
总输出令牌
95,478
响应时间(平均)
18.51s
总成本
$0.186
排名
#96
总输出令牌
58,097
响应时间(平均)
12.09s
总成本
$0.106
推荐模型 Qwen3.7 Plus

它在这里得分最高(7.2),同时成本比Muse Glimmer 30B (low)低约 1.7 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B low 发布日期: 2026-08-11 Qwen3.7 Plus Qwen3.7 Plus none 发布日期: 2026-06-03
分数 7.1 7.2
排名 #99 #96
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 10.0
基准测试覆盖率 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 22/22 项测试 · 66/66 次尝试
测试正确
尝试通过率 63.6% 50.0%
不稳定测试 5 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.685 1.014
总成本 $0.186 $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 130,300 98,824
输出令牌 33,907 58,097
推理令牌 61,571 0
响应时间(平均) 18.51s 12.09s
响应时间(最大) 234.92s 206.03s
响应时间(总计) 407.22s 265.89s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#99 Muse Glimmer 30B

low
成本
$0.002
时间
13.5s
令牌
953 tok

#96 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 8.1 9.9 66.7% 0 16.52s 7,419 2,759 10,173
Qwen3.7 Plus 5.5 10.0 33.3% 0 2.15s 7,911 639 0

快速对比

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