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Muse Wonder (minimal) vs Qwen3.8 MAX (medium)

Qwen3.8 MAX (medium) 平均分领先,为 9.2 vs 9.1。 Qwen3.8 MAX (medium) benchmark 成本更低,为 $1.181 vs $1.639。 Muse Wonder (minimal) 更快,为 7.72s vs 27.34s,通过率为 76.8% vs 81.2%。

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
#41
总输出令牌
34,224
响应时间(平均)
7.72s
总成本
$1.639
排名
#33
总输出令牌
104,596
响应时间(平均)
27.34s
总成本
$1.181
推荐模型 Muse Wonder (minimal)

它的得分接近这里的最高分(9.1 vs 9.2),同时响应速度比Qwen3.8 MAX (medium)快约 3.5 倍。

详细对比

指标 Muse Wonder Muse Wonder minimal 发布日期: 2026-10-13 Qwen3.8 MAX Qwen3.8 MAX medium 发布日期: 2026-08-04
分数 9.1 9.2
排名 #41 #33
可靠性 9.7 10.0
一致性 9.3 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 76.8% 81.2%
不稳定测试 2 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.639 5.266
总成本 $1.639 $1.181
输入价格 $4.000 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $20.000 / 1M $6.000 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 238,532 276,512
输出令牌 9,812 8,152
推理令牌 24,412 96,444
响应时间(平均) 7.72s 27.34s
响应时间(最大) 42.89s 126.60s
响应时间(总计) 177.57s 628.75s
参数量 ~1T 总计 (~50B 激活) 2.4T 总计 (~100B 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.

#41 Muse Wonder

minimal
成本
$0.048
时间
15.1s
令牌
2,488 tok

#33 Qwen3.8 MAX

medium
成本
$0.028
时间
71.9s
令牌
4,750 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 6.86s 7,401 809 7,336
Qwen3.8 MAX 10.0 10.0 100.0% 0 41.35s 7,893 430 23,804

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