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Muse Glimmer 30B (xhigh) vs GPT-5 Mini (medium)

平均分几乎持平,为 8.1 vs 8.1。 GPT-5 Mini (medium) benchmark 成本更低,为 $0.241 vs $0.510。 GPT-5 Mini (medium) 更快,为 27.64s vs 95.55s,通过率为 69.7% vs 65.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-24

已对比模型

排名
#80
总输出令牌
446,844
响应时间(平均)
95.55s
总成本
$0.510
排名
#79
总输出令牌
108,019
响应时间(平均)
27.64s
总成本
$0.241
推荐模型 GPT-5 Mini (medium)

它在这里得分最高(8.1),同时成本比Muse Glimmer 30B (xhigh)低约 2.1 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B xhigh 发布日期: 2026-08-11 GPT-5 Mini GPT-5 Mini medium 发布日期: 2025-08-07
分数 8.1 8.1
排名 #80 #79
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.6 8.4
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 65.2%
不稳定测试 4 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.883 2.006
总成本 $0.510 $0.241
输入价格 $0.300 / 1M $0.250 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $2.000 / 1M
总输入令牌 110,930 98,383
输出令牌 116,373 14,409
推理令牌 330,471 93,610
响应时间(平均) 95.55s 27.64s
响应时间(最大) 576.79s 111.48s
响应时间(总计) 2102.12s 608.02s
参数量 30B ~400B 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.

#80 Muse Glimmer 30B

xhigh
成本
$0.007
时间
94.6s
令牌
4,318 tok

#79 GPT-5 Mini

medium
成本
$0.007
时间
42.9s
令牌
3,432 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 Mini 10.0 10.0 100.0% 0 27.63s 7,302 658 17,152

快速对比

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