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Meta: Muse Spark 1.1 vs OpenAI: GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codex (medium) 平均分领先,为 8.9 vs 8.1GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低,为 $0.920 vs $1.694GPT-5.3-Codex (medium) 更快,为 16.96s vs 31.49s,通过率为 69.7% vs 83.3%

推荐模型GPT-5.3-Codex (medium)它在这里得分最高(8.9),同时成本比Muse Spark 1.1 (high)低约 1.8 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-17

指标 Muse Spark 1.1 Muse Spark 1.1 high 发布日期: 2026-07-16 GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium 发布日期: 2026-02-05
分数 8.1 8.9
排名 #27 #13
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 8.6
测试正确
尝试通过率 69.7% 83.3%
不稳定测试 6 4
总运行次数 64 66
每个结果成本 14.116 5.748
总成本 $1.694 $0.920
输入价格 $1.250 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $4.250 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 129,423 81,268
输出令牌 8,077 6,251
推理令牌 352,421 49,274
响应时间(平均) 31.49s 16.96s
响应时间(最大) 196.03s 100.93s
响应时间(总计) 661.28s 373.19s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#27 Muse Spark 1.1

high
成本
$0.039
时间
50.1s
令牌
9,423 tok

#13 GPT-5.3-Codex

medium
成本
$0.049
时间
54.9s
令牌
3,580 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 Spark 1.1 10.0 10.0 100.0% 0 22.92s 8,562 349 36,039
GPT-5.3-Codex 10.0 10.0 100.0% 0 19.50s 7,302 535 10,890

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