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Muse Glimmer 30B (xhigh) vs Qwen3.7 Max (medium)

Qwen3.7 Max (medium) 平均分领先,为 8.5 vs 8.4。 Muse Glimmer 30B (xhigh) benchmark 成本更低,为 $0.724 vs $2.046。 Qwen3.7 Max (medium) 更快,为 48.35s vs 97.70s,通过率为 71.0% vs 85.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#70
总输出令牌
465,024
响应时间(平均)
97.70s
总成本
$0.724
排名
#67
总输出令牌
259,032
响应时间(平均)
48.35s
总成本
$2.046
推荐模型 Muse Glimmer 30B (xhigh)

它的得分接近这里的最高分(8.4 vs 8.5),同时成本比Qwen3.7 Max (medium)低约 2.8 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B xhigh 发布日期: 2026-08-11 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max medium 发布日期: 2026-05-22
分数 8.4 8.5
排名 #70 #67
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.6 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 85.5%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.170 12.033
总成本 $0.724 $2.046
输入价格 $0.350 / 1M $1.475 / 1M
输出价格 $1.500 / 1M $4.425 / 1M
总输入令牌 287,538 367,848
输出令牌 118,266 8,753
推理令牌 346,758 250,279
响应时间(平均) 97.70s 48.35s
响应时间(最大) 576.79s 556.06s
响应时间(总计) 2247.18s 1112.11s
参数量 30B ~1T 总计 (~40B 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.

#70 Muse Glimmer 30B

xhigh
成本
$0.007
时间
94.6s
令牌
4,318 tok

#67 Qwen3.7 Max

medium
成本
$0.017
时间
68.8s
令牌
4,526 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
Qwen3.7 Max 10.0 10.0 100.0% 0 35.31s 7,893 423 34,808

快速对比

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