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Muse Glimmer 30B (xhigh) vs GPT-5.2 (medium)

GPT-5.2 (medium) 平均分领先,为 8.4 vs 8.2Muse Glimmer 30B (xhigh) benchmark 成本更低,为 $0.632 vs $0.951GPT-5.2 (medium) 更快,为 22.62s vs 94.47s,通过率为 75.8% vs 72.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-12

排名
#44
总输出令牌
455,790
响应时间(平均)
94.47s
总成本
$0.632
排名
#36
总输出令牌
54,782
响应时间(平均)
22.62s
总成本
$0.951
推荐模型 GPT-5.2 (medium)

它在这里得分最高(8.4),同时响应速度比Muse Glimmer 30B (xhigh)快约 4.2 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B xhigh 发布日期: 2026-08-11 GPT-5.2 GPT-5.2 medium 发布日期: 2025-12-11
分数 8.2 8.4
排名 #44 #36
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.3 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 75.8% 72.7%
不稳定测试 5 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.509 6.791
总成本 $0.632 $0.951
输入价格 $0.350 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $1.500 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 110,918 105,004
输出令牌 126,922 9,914
推理令牌 328,868 44,868
响应时间(平均) 94.47s 22.62s
响应时间(最大) 576.79s 102.93s
响应时间(总计) 2078.31s 339.28s
参数量 30B ~1.2T 总计 (~80B 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.

#44 Muse Glimmer 30B

xhigh
成本
$0.007
时间
94.6s
令牌
4,318 tok

#36 GPT-5.2

medium
成本
$0.047
时间
49.2s
令牌
3,396 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 10.0 10.0 100.0% 0 105.91s 7,428 18,697 63,334
GPT-5.2 10.0 10.0 100.0% 0 22.73s 7,302 511 11,912

快速对比

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