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Muse Wonder (max) vs GLM 5.3 FlashX Legal (max)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 GLM 5.3 FlashX Legal (max) benchmark 成本更低,为 $0.819 vs $4.766。 Muse Wonder (max) 更快,为 44.39s vs 65.28s,通过率为 75.4% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#151
总输出令牌
219,635
响应时间(平均)
44.39s
总成本
$4.766
排名
#147
总输出令牌
571,211
响应时间(平均)
65.28s
总成本
$0.819
推荐模型 GLM 5.3 FlashX Legal (max)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比Muse Wonder (max)低约 5.8 倍。

详细对比

指标 Muse Wonder Muse Wonder max 发布日期: 2026-10-13 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal max 发布日期: 2026-11-02
分数 7.9 7.9
排名 #151 #147
可靠性 9.0 9.7
一致性 8.9 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 71.0%
不稳定测试 3 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 29.783 5.846
总成本 $4.766 $0.819
输入价格 $4.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $20.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.075 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 93,126 282,144
输出令牌 10,497 6,078
推理令牌 209,138 565,133
响应时间(平均) 44.39s 65.28s
响应时间(最大) 287.79s 516.19s
响应时间(总计) 1021.02s 1501.49s
参数量 ~1T 总计 (~50B 激活) ~320B 总计 (~18B 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.

#151 Muse Wonder

max
成本
$0.429
时间
207.0s
令牌
21,515 tok

#147 GLM 5.3 FlashX Legal

max
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.082
时间
408.0s
令牌
65,656 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 58.38s 7,401 1,942 65,131
GLM 5.3 FlashX Legal 10.0 10.0 100.0% 0 47.87s 7,317 385 62,514

切换对比组合