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Muse Spark 1.1 (low) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平，为 8.3 vs 8.3。 GLM 5.3 FlashX (max) benchmark 成本更低，为 $0.508 vs $0.673。 Muse Spark 1.1 (low) 更快，为 11.89s vs 41.21s，通过率为 71.2% vs 78.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-21

已对比模型

排名
#65
总输出令牌
116,489
响应时间（平均）
11.89s
总成本
$0.673
排名
#63
总输出令牌
375,734
响应时间（平均）
41.21s
总成本
$0.508
推荐模型 Muse Spark 1.1 (low)

它在这里得分最高（8.3），同时响应速度比GLM 5.3 FlashX (max)快约 3.5 倍。

详细对比

指标 Muse Spark 1.1 Muse Spark 1.1 low 发布日期: 2026-07-16 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 8.3 8.3
排名 #65 #63
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 71.2% 78.8%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.173 3.381
总成本 $0.673 $0.508
输入价格 $1.250 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $4.250 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 141,878 101,211
输出令牌 11,033 6,301
推理令牌 105,456 369,433
响应时间（平均） 11.89s 41.21s
响应时间（最大） 54.15s 390.70s
响应时间（总计） 261.69s 906.52s
参数量 ~1T 总计 (~50B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#65 Muse Spark 1.1

low
成本
$0.020
时间
39.2s
令牌
4,947 tok

#63 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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 10.34s 8,562 394 14,503
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

切换对比组合

Inkling SmallhighvsGLM 5.3 FlashXmaxDeepSeek V4.1 FlashmaxvsMuse Spark 1.1lowClaude Fable 5.1mediumvsMuse Spark 1.1lowSeed 2.1 TurbomediumvsGLM 5.3 FlashXmaxQwen3.8 27BhighvsGLM 5.3 FlashXmaxGPT-5.2mediumvsGLM 5.3 FlashXmaxGrok 4.5lowvsGLM 5.3 FlashXmaxMuse Spark 1.1lowvsInkling SmallhighGemini 2.5 FlashmediumvsMuse Spark 1.1lowClaude Fable 5.1mediumvsGLM 5.3 FlashXmaxSeed 2.1 TurbomediumvsMuse Spark 1.1lowMuse Spark 1.1lowvsQwen3.8 27Bhigh