GitHub CopilotとMuse Code
GitHub CopilotとMuse CodeをArtificial Analysis Coding Agent Indexのベンチマークスコア、コスト、実行時間、トークン使用量で比較します。
詳しい方法論は、方法論ページをご覧ください。
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vs
比較
GitHub Copilot と Muse Code の並列比較。
コーディングエージェント比較
指標 |  GitHub Copilot Copilot Fusion (Max) |  Muse CodeMuse Wonder Full (Max) | 分析 |
|---|---|---|---|
エージェントハーネス | GitHub Copilot | Muse Code | |
代表モデル | Copilot Fusion (Max) | Muse Wonder Full (Max) | |
Coding Agent Index | 60 | 59 | GitHub Copilot は Muse Code よりCoding Agent Indexが高いです |
FrontierCode v1.1 | 51% | 49% | GitHub Copilot は Muse Code より FrontierCode v1.1 のスコアが高いです |
Terminal-Bench 4.0 | 71% | 59% | GitHub Copilot は Muse Code より Terminal-Bench 4.0 のスコアが高いです |
SWE-Atlas-QnA-AA | 57% | 69% | Muse Code は GitHub Copilot より SWE-Atlas-QnA-AA のスコアが高いです |
タスクあたりのコスト | $5.59 | $0.00 | 比較できません |
タスクあたりの時間 | 36.1m | 34.9m | Muse Code は GitHub Copilot よりタスクあたりの時間が短いです |
タスクあたりのターン数 | 171 | 194.9 | GitHub Copilot は Muse Code よりタスクあたりのターン数が少ないです |
タスクあたりのトークン使用量 | 733.9万 | 1449.8万 | GitHub Copilot は Muse Code よりタスクあたりのトークン使用量が少ないです |
キャッシュヒット率 | 97% | 96% | GitHub Copilot は Muse Code よりキャッシュヒット率が高いです |
モデルバリアント
GitHub Copilot と Muse Code の評価済みモデルバリアント。
モデルバリアント
| GitHub Copilot | Copilot Fusion (Max) | 60 | 51% | 71% | 57% | $5.59 | 36.1m | 733.9万 |
| Muse Code | Muse Wonder Full (Max) | 59 | 49% | 59% | 69% | $0.00 | 34.9m | 1449.8万 |
| Muse Code | Muse Wonder (Max) | 52 | 46% | 48% | 62% | $8.05 | 24.5m | 1448万 |
| Muse Code | Muse Spark 1.3 (Max) | 46 | 47% | 32% | 59% | $3.91 | 23.3m | 1782.4万 |
| Muse Code | Muse Spark Open (Xhigh) | 26 | 23% | 6% | 51% | $3.54 | 26.0m | 1333.7万 |
パフォーマンス
Artificial Analysis Coding Agent Indexにおけるパフォーマンス。
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
色分け
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりのコスト
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりの平均トークン従量課金APIコスト（USD）
色分け
Most attractive quadrant
トークン使用量
Artificial Analysis Coding Agent Indexにおけるトークン消費量。
タスクあたりのトークン使用量
タスクあたりの入力・キャッシュ・出力トークンの平均
プロンプトキャッシュのヒット率はプロバイダーのルーティングによって大きく変わる可能性があり、実効コストに大きく影響することがあります。
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. 合計トークン
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりの平均合計トークン
色分け
Most attractive quadrant
コスト
現在のトークン単位の価格に基づく、Artificial Analysis Coding Agent Indexのトークン従量課金APIコスト。
タスクあたりのコスト
Average pay-per-token API cost per task (USD) · Lower is better
色分け
実行時間
Artificial Analysis Coding Agent Indexにおけるエージェントの実稼働時間。
タスクあたりの時間
Average agent wall time per task · Lower is better
色分け
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. 実行時間
Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりの平均エージェント稼働時間
色分け
Most attractive quadrant