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AI BENCHY
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Muse Glimmer 30B (xhigh) vs Qwen3.8 2.4T A95B (low)

平均分几乎持平,为 8.2 vs 8.2Muse Glimmer 30B (xhigh) benchmark 成本更低,为 $0.632 vs $3.113Muse Glimmer 30B (xhigh) 更快,为 94.47s vs 132.39s,通过率为 75.8% vs 78.8%

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
#46
总输出令牌
554,485
响应时间(平均)
132.39s
总成本
$3.113
推荐模型 Muse Glimmer 30B (xhigh)

它在这里得分最高(8.2),同时成本比Qwen3.8 2.4T A95B (low)低约 4.9 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B xhigh 发布日期: 2026-08-11 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B low 发布日期: 2026-08-12
分数 8.2 8.2
排名 #44 #46
可靠性 9.8 9.1
一致性 8.3 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 75.8% 78.8%
不稳定测试 5 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.509 19.453
总成本 $0.632 $3.113
输入价格 $0.350 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $1.500 / 1M $6.000 / 1M
总输入令牌 110,918 113,340
输出令牌 126,922 107,311
推理令牌 328,868 447,174
响应时间(平均) 94.47s 132.39s
响应时间(最大) 576.79s 534.21s
响应时间(总计) 2078.31s 2912.56s
参数量 30B 2.4T 总计 (95B 激活)
开放状态 开源 权重可用

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

#46 Qwen3.8 2.4T A95B

low
成本
$0.100
时间
193.2s
令牌
16,767 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
Qwen3.8 2.4T A95B 7.6 7.2 77.8% 1 172.53s 6,716 21,405 57,399

快速对比

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