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Muse Wonder (low) vs GPT-5.3-Codex (medium)

平均分几乎持平,为 9.1 vs 9.1。 GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低,为 $1.318 vs $2.637。 Muse Wonder (low) 更快,为 16.00s vs 18.87s,通过率为 76.8% vs 84.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-13

已对比模型

排名
#38
总输出令牌
82,847
响应时间(平均)
16.00s
总成本
$2.637
排名
#35
总输出令牌
66,287
响应时间(平均)
18.87s
总成本
$1.318
推荐模型 GPT-5.3-Codex (medium)

它在这里得分最高(9.1),同时成本比Muse Wonder (low)低约 2.0 倍。

详细对比

指标 Muse Wonder Muse Wonder low 发布日期: 2026-10-13 GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium 发布日期: 2026-02-05
分数 9.1 9.1
排名 #38 #35
可靠性 9.7 10.0
一致性 9.6 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 76.8% 84.1%
不稳定测试 1 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 15.512 7.753
总成本 $2.637 $1.318
输入价格 $4.000 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $20.000 / 1M $14.000 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.175 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 244,997 222,794
输出令牌 11,148 7,357
推理令牌 71,699 58,930
响应时间(平均) 16.00s 18.87s
响应时间(最大) 83.98s 100.93s
响应时间(总计) 367.91s 433.94s
参数量 ~1T 总计 (~50B 激活) ~1.2T 总计 (~80B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#38 Muse Wonder

low
成本
$0.080
时间
28.1s
令牌
4,067 tok

#35 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 Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 17.81s 7,401 1,050 15,813
GPT-5.3-Codex 10.0 10.0 100.0% 0 19.50s 7,302 535 10,890

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