हम डालते हैं संग्रहालय ग्लिमर 30बी के खिलाफ क्यूवेन3.6 27बी पांच एक-शॉट कोडिंग परीक्षणों में, सभी एक एपीआई के माध्यम से EmpirioLabs पर चलते हैं। प्रत्येक एक ही संकेत, एक प्रयास, कोई संपादन या पुन: प्रयास नहीं, और प्रत्येक परिणाम एक वास्तविक ब्राउज़र में लाइव प्रस्तुत किया गया।
सिर से सिर तक देखो
चश्मा एक नज़र में
| संग्रहालय ग्लिमर 30बी | क्यूवेन3.6 27बी | |
|---|---|---|
| निर्माता | के परे | अलीबाबा |
| संदर्भ विंडो | 131,072 टोकन | 256,000 टोकन |
| इनपुट | पाठ और चित्र | टेक्स्ट, चित्र और वीडियो |
| रीजनिंग कंट्रोल | reasoning_effort, अधिकतम करने के लिए कोई नहीं | reasoning_effort, अधिकतम करने के लिए कोई नहीं |
| संरचित उत्पादन | सख्त JSON स्कीमा | JSON मोड |
| इनपुट मूल्य | $0.20 प्रति 1M टोकन | $0.41 प्रति 1M टोकन |
| उत्पादन मूल्य | $0.80 प्रति 1M टोकन | $2.48 प्रति 1M टोकन |
| परोसना | EmpirioLabs देशी अनुमान | होस्टेड एपीआई |
हमने इसे कैसे चलाया
प्रत्येक मॉडल को पांच कार्यों के लिए समान संकेत प्राप्त हुआ: एक पहाड़ के रिज पर एक अरोरा, एक गहरे समुद्र में जेलीफ़िश झुंड, कांटेदार बिजली के साथ एक रात की आंधी, एक ऊपर से नीचे कोई तालाब और एक विस्फोट ज्वालामुखी। प्रत्येक कार्य ने एक एकल स्व-निहित HTML फ़ाइल के लिए कहा जिसमें कोई बाहरी पुस्तकालय नहीं था। दोनों मॉडल चले reasoning_effort: "अधिकतम" 32,000 टोकन आउटपुट बजट के साथ, एक शॉट, कोई प्रयास नहीं। प्रत्येक पैनल पर लाइन मायने रखता है और tokens-per-second रीडआउट को वास्तविक एपीआई कॉल से मापा जाता है, और प्रत्येक परिणाम वह फ़ाइल होती है जिसे मॉडल लौटाता है, जैसा है वैसा ही प्रस्तुत किया जाता है।
क्या देखना है
म्यूज़ ग्लिमर कॉम्पैक्ट फाइलें लिखता है और एक स्थिर पीढ़ी की गति रखता है, जबकि Qwen3.6 27B आमतौर पर लंबे, अधिक विस्तृत दृश्य लिखता है। देखें कि प्रत्येक मॉडल कण गति, स्तरित प्रकाश व्यवस्था और संकेतों द्वारा मांगे जाने वाले छोटे स्पर्शों को कैसे संभालता है, जैसे लहरें, आफ्टरग्लो और बहते अंगारे। हम विजेता घोषित नहीं कर रहे हैं। क्लिप चलाएँ और अपने स्वयं के उपयोग के मामले के लिए आउटपुट का न्याय करें।
EmpirioLabs पर एक ही परीक्षण चलाएं
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H 'प्राधिकरण: वाहक $EMPIRIOLABS_API_KEY' \ -h 'सामग्री-प्रकार: application/json' \ -d '{ "मॉडल": "muse-glimmer-30b", "reasoning_effort": "अधिकतम", "संदेश": [{"भूमिका": "उपयोगकर्ता", "सामग्री": "एक एकल HTML फ़ाइल में एक एनिमेटेड अरोरा बनाएं।विनिमय करना मॉडल सेवा मेरे qwen3-6-27b दूसरे मॉडल के खिलाफ एक ही अनुरोध चलाने के लिए, या दोनों में अंतःक्रियात्मक रूप से प्रयास करें खेल।.
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
क्या परिणाम संपादित या पुन: प्रयास किए गए थे?
नहीं। प्रत्येक मॉडल को समान संकेत के साथ प्रति कार्य एक प्रयास मिला, और प्रदान किया गया परिणाम बिल्कुल वही फ़ाइल है जो उसने लौटाई थी।
अधिकतम तर्क क्यों?
एक निष्पक्ष सिर से सिर तक प्रत्येक मॉडल को अपने सबसे अच्छे रूप में दिखाता है। दोनों मॉडल EmpirioLabs पर reasoning_effort नियंत्रण को उजागर करते हैं, इसलिए दोनों उच्चतम सेटिंग पर दौड़े।
मुझे किस मॉडल का उपयोग करना चाहिए?
म्यूज़ ग्लिमर 30बी की कीमत कम है और सख्त JSON स्कीमा आउटपुट के साथ EmpirioLabs मूल अनुमान पर चलता है, जो एजेंट मचान और उच्च मात्रा वाले वर्कलोड के अनुरूप है। Qwen3.6 27B में एक बड़ी संदर्भ विंडो और वीडियो इनपुट होता है। निर्णय लेने से पहले दोनों के खिलाफ अपना कार्यभार चलाएं।
इसे अजमाएं
खेल का मैदान (c) सभी मॉडल (c) मूल्य निर्धारण
