Muse Code vs. Opencode
Vergleich von Muse Code und Opencode im Artificial Analysis Coding Agent Index, einschließlich Benchmark-Werten, Kosten, Ausführungszeit und Tokenverbrauch.
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vs
Vergleich
Direkter Vergleich von Muse Code und Opencode.
Programmieragenten-Vergleich
Metrik |  Muse CodeMuse Wonder Full (Max) |  Opencode GLM-5.3 (Max) | Analyse |
|---|---|---|---|
Agent-Harness | Muse Code | Opencode | |
Repräsentatives Modell | Muse Wonder Full (Max) | GLM-5.3 (Max) | |
Coding Agent Index | 59 | 49 | Muse Code hat einen höheren Coding Agent Index als Opencode |
FrontierCode v1.1 | 49% | 48% | Muse Code hat einen höheren FrontierCode v1.1-Wert als Opencode |
Terminal-Bench 4.0 | 59% | 40% | Muse Code hat einen höheren Terminal-Bench 4.0-Wert als Opencode |
SWE-Atlas-QnA-AA | 69% | 59% | Muse Code hat einen höheren SWE-Atlas-QnA-AA-Wert als Opencode |
Kosten pro Aufgabe | 0,00 $ | 5,23 $ | Vergleich nicht verfügbar |
Zeit pro Aufgabe | 34,9 Min. | 56,2 Min. | Muse Code hat eine geringere Zeit pro Aufgabe als Opencode |
Runden pro Aufgabe | 194,9 | 111,5 | Opencode hat weniger Runden pro Aufgabe als Muse Code |
Token-Nutzung pro Aufgabe | 14.5M | 15.9M | Muse Code hat eine geringere Token-Nutzung pro Aufgabe als Opencode |
Cache-Trefferquote | 96 % | 95 % | Muse Code hat eine höhere Cache-Trefferquote als Opencode |
Modellvarianten
Bewertete Modellvarianten für Muse Code und Opencode.
Modellvarianten
| Muse Code | Muse Wonder Full (Max) | max | 59 | 49% | 59% | 69% | 0,00 $ | 34,9 Min. | 14.5M |
| Muse Code | Muse Wonder (Max) | max | 52 | 46% | 48% | 62% | 8,05 $ | 24,5 Min. | 14.5M |
| Muse Code | Muse Spark 1.3 (Max) | max | 46 | 47% | 32% | 59% | 3,91 $ | 23,3 Min. | 17.8M |
| Muse Code | Muse Spark Open (Xhigh) | xhigh | 26 | 23% | 6% | 51% | 3,54 $ | 26,0 Min. | 13.3M |
| Opencode | GLM-5.3 (Max) | max | 49 | 48% | 40% | 59% | 5,23 $ | 56,2 Min. | 15.9M |
Leistung
Leistung im Artificial Analysis Coding Agent Index.
Artificial Analysis Coding Agent Index
Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0 incorporates 3 benchmarks: FrontierCode v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA-AA · Higher is better
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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
Token-Nutzung
Token-Verbrauch im Artificial Analysis Coding Agent Index.
Token-Nutzung pro Aufgabe
Durchschnittliche Eingabe-, Cache- und Ausgabe-Tokens pro Aufgabe
Die Trefferquoten des Prompt-Caches können je nach Anbieter-Routing erheblich variieren und dadurch die effektiven Kosten deutlich verändern.
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
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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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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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