Muse Code vs. Opencode

Name: Coding Agent Index
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Vergleich von Muse Code und Opencode im Artificial Analysis Coding Agent Index, einschließlich Benchmark-Werten, Kosten, Ausführungszeit und Tokenverbrauch.

Einzelheiten zu unserer Methodik finden Sie auf unserer Methodikseite.

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Wichtigste Ergebnisse

Updated

Coding Agent Index

Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5 · Higher is better

Zeit pro Aufgabe

Average agent wall time per task · Lower is better

Kosten pro Aufgabe

Average API cost per task (USD) · Lower is better

Vergleich

Direkter Vergleich von Muse Code und Opencode.

Programmieragenten-Vergleich

Metrik	Muse Code Muse Spark 1.3 (max)	Opencode GLM-5.3	Analyse
Agent-Harness	Muse Code	Opencode
Repräsentatives Modell	Muse Spark 1.3 (max)	GLM-5.3
Coding Agent Index	54	54	Muse Code hat einen höheren Coding Agent Index als Opencode
DeepSWE v1.1	72%	61%	Muse Code hat einen höheren DeepSWE v1.1-Wert als Opencode
Terminal-Bench 4.0	32%	40%	Opencode hat einen höheren Terminal-Bench 4.0-Wert als Muse Code
SWE-Atlas-QnA	59%	59%	Beide Agenten haben denselben SWE-Atlas-QnA-Wert
Kosten pro Aufgabe	$3.98	$4.24	Muse Code hat geringere Kosten pro Aufgabe als Opencode
Zeit pro Aufgabe	18.4m	48.1m	Muse Code hat eine geringere Zeit pro Aufgabe als Opencode
Runden pro Aufgabe	185.2	107	Opencode hat weniger Runden pro Aufgabe als Muse Code
Token-Nutzung pro Aufgabe	16.7M	14.3M	Opencode hat eine geringere Token-Nutzung pro Aufgabe als Muse Code
Cache-Trefferquote	97%	97%	Opencode hat eine höhere Cache-Trefferquote als Muse Code

Modellvarianten

Bewertete Modellvarianten für Muse Code und Opencode.

Modellvarianten


Muse Code	Muse Spark 1.3 (max)	54	72%	32%	59%	$3.98	18.4m	16.7M
Muse Code	Muse Spark 1.3 (xhigh)	48	73%	17%	55%	$3.47	18.3m	16.2M
Opencode	GLM-5.3	54	61%	40%	59%	$4.24	48.1m	14.3M

Leistung

Leistung im Artificial Analysis Coding Agent Index.

Artificial Analysis Coding Agent Index

Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5 incorporates 3 benchmarks: DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA · Higher is better

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The Artificial Analysis Coding Agent Index is a composite score built from DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA.

It is useful for quick comparison, but it should be read alongside the per-eval breakdowns. Two agents with similar index values can still have different strengths across repository tasks, terminal workflows, and rubric-based evaluations.

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. durchschnittliche Pay-per-Token-API-Kosten pro Aufgabe (USD)

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Most attractive quadrant

Each point represents a coding-agent variant. Farther left means lower average cost per task, while higher on the chart means higher benchmark performance. The most efficient agents sit toward the upper-left: stronger results at lower cost.

Token-Nutzung

Token-Verbrauch im Artificial Analysis Coding Agent Index.

Token-Nutzung pro Aufgabe

Durchschnittliche Eingabe-, Cache- und Ausgabe-Tokens pro Aufgabe

Prompt cache hit rates can vary significantly by provider routing, which can materially change effective cost.

Non-cached input tokens sent to the model, including prompts, instructions, tool context, and task context that were not served from prompt cache.

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Gesamt-Tokens

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. durchschnittliche Gesamt-Tokens pro Aufgabe

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Most attractive quadrant

Each point represents a coding-agent variant. Farther left means lower average total token usage per task, while higher on the chart means higher benchmark performance. Agents toward the upper-left achieve stronger results with fewer tokens.

Kosten

Pay-per-Token-API-Kosten im Artificial Analysis Coding Agent Index, basierend auf den aktuellen Preisen pro Token.

Kosten pro Aufgabe

Average pay-per-token API cost per task (USD) · Lower is better

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This chart shows the average pay-per-token API cost per task across the Artificial Analysis Coding Agent Index, spanning DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA.

Where applicable, that cost model includes standard input pricing, discounted cached-input pricing, separate cache-write charges, and output pricing rather than treating all prompt tokens as if they were billed at the same uncached input rate.

It is intended to show pay-per-token API cost, not consumer plan pricing or the full operational cost of deploying the system in production. Infrastructure, engineering, and supervision costs are not the focus of this metric.

Ausführungszeit

Aktive Agent-Laufzeit im Artificial Analysis Coding Agent Index.

Zeit pro Aufgabe

Average agent wall time per task · Lower is better

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This chart uses agent wall time: how long the agent process was actively running on each task.

It does not include environment startup, verifier or judge time, or other harness overhead, so it is a cleaner comparison of how long the agent itself was working.

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Ausführungszeit

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. durchschnittliche Agent-Laufzeit pro Aufgabe

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Most attractive quadrant

Each point represents a coding-agent variant. Farther left means shorter average agent runtime per task, while higher on the chart means higher benchmark performance. Agents toward the upper-left deliver stronger results in less active agent time.

Muse Code vs. Opencode

Coding Agent Index

Zeit pro Aufgabe

Kosten pro Aufgabe

Vergleich

Programmieragenten-Vergleich

Modellvarianten

Modellvarianten

Leistung

Artificial Analysis Coding Agent Index

What This Metric Means

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Kosten pro Aufgabe

How to Read This Chart

Token-Nutzung

Token-Nutzung pro Aufgabe

Input Tokens

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Gesamt-Tokens

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Kosten

Kosten pro Aufgabe

What Cost Is Measuring

Ausführungszeit

Zeit pro Aufgabe

What Execution Time Is Measuring

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. Ausführungszeit

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