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Muse Glimmer 30B (xhigh) vs GLM 5.2 (high)

Muse Glimmer 30B (xhigh) 平均分领先,为 8.1 vs 8.0。 Muse Glimmer 30B (xhigh) benchmark 成本更低,为 $0.510 vs $0.799。 GLM 5.2 (high) 更快,为 69.86s vs 95.55s,通过率为 69.7% vs 69.7%。

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
#86
总输出令牌
364,655
响应时间(平均)
69.86s
总成本
$0.799
推荐模型 Muse Glimmer 30B (xhigh)

它在这里得分最高(8.1),同时成本比GLM 5.2 (high)低约 1.6 倍。

详细对比

指标 Muse Glimmer 30B Muse Glimmer 30B xhigh 发布日期: 2026-08-11 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 8.1 8.0
排名 #80 #86
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.6 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 69.7%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.883 6.849
总成本 $0.510 $0.799
输入价格 $0.300 / 1M $0.650 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $2.042 / 1M
总输入令牌 110,930 83,822
输出令牌 116,373 72,040
推理令牌 330,471 292,615
响应时间(平均) 95.55s 69.86s
响应时间(最大) 576.79s 599.43s
响应时间(总计) 2102.12s 1536.98s
参数量 30B 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 开源 开源

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

#86 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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