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Muse Wonder vs. GLM-5.3: comparação de lançamentos

Comparação dos lançamentos Muse Wonder e GLM-5.3: 2 e 2 modelos, respectivamente, cada um com diferentes características de inteligência, desempenho e preço. Abaixo, comparamos as principais métricas dos 4 modelos.

  • Em inteligência, Muse Wonder tem a pontuação mais alta: Muse Wonder (Max), com 44, diante de GLM-5.3 (Max), com 32 de GLM-5.3.
  • Em tempo por tarefa, Muse Wonder é o mais rápido: Muse Wonder (High), com 9,0 min, diante de GLM-5.3 (Low), com 15,4 min de GLM-5.3.
  • Em custo por tarefa, GLM-5.3 é o mais barato: GLM-5.3 (Low), com $1.57, diante de Muse Wonder (Max), com $6.95 de Muse Wonder.
Playground de modelos

Lançamentos comparados

Muse Wonder (max)Muse Wonder (high)GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (low)
Intelligence Index
44
41
32
23
Finanças e Contabilidade
51
50
42
31
Estratégia e Operações
54
54
47
38
Jurídico
47
46
36
28
Saúde e Medicina
49
--
39
31
Custo por tarefaUSD
$6.95
--
$5.01
$1.57
Tempo por tarefaMinutos
12,1
9,0
30,8
15,4
Tempo até o primeiro token da resposta finals
20,24
8,97
90,99
13,09
Janela de contexto
1M
1M
1M
1M
Criador
Meta
Meta
Z AI
Z AI
Licença
Proprietário
Proprietário
Aberto
Aberto
Modalidade de entrada

Compatível com: texto, imagem, fala e vídeo

Compatível com: texto, imagem, fala e vídeo

Compatível com: texto

Compatível com: texto

Modalidade de saída

Compatível com: texto

Compatível com: texto

Compatível com: texto

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Provedores
Meta
Meta
Updated
Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better
Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1
No publicly available API

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
GLM-5.3
Pareto line

Custo por tarefa (USD, escala logarítmica)

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better
No publicly available API

Velocidade e latência

Tempo por tarefa do Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better
No publicly available API

Pontuações de capacidades

Índices de capacidades

Mede o desempenho dos modelos em capacidades e setores específicos
Finance & Accounting Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better

Strategy & Ops Index

Incorporates 4 evaluations: AutomationBench-AA, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Legal Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better

Healthcare & Medical Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, AutomationBench-AA, HLE-Diamond · Higher is better

Engineering Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience v1.1, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1, HLE-Diamond, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Briefcase v1.1 · Higher is better

Economics Index

Incorporates 4 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf · Higher is better

AA-PersonalityBenchNew

vs.

AA-PersonalityBench: índice Expressiveness, Muse Wonder (max) vs. GLM-5.3 (max)

Probabilidade de a resposta de cada modelo ser julgada como a que demonstra mais cada traço, a partir da diferença de Elo entre os dois · 50% é um confronto equilibrado
MetaMuse Wonder (max)Z AIGLM-5.3 (max)
Lexically Varied
14%
86%
Natural Sounding
16%
84%
Eloquent
22%
78%
Literate
28%
72%
Metaphorical
58%
42%