Muse Wonder vs Qwen 3.8 Max: Den billigare token som kostar mer per uppgift

Qwen 3.8 Max är billigare än Muse Wonder enligt varje publicerad taxa — $2.00 per miljon indatatokens och $6.00 per miljon utdatatokens mot $4.00 och $20.00 — och det kostar fortfarande mer att slutföra ett jobb. På Artificial Analysis egen testbänk är den uppmätta kostnaden för att slutföra en Intelligence Index-uppgift cirka $5.41 för Qwen 3.8 Max och cirka $4.52 för Muse Wonder, eftersom Qwen 3.8 Max genererar ungefär 190 miljoner utdatatokens för att ta sig igenom den körningen medan Muse Wonder genererar omkring 130 miljoner, mot en median på resultattavlan nära 85 miljoner. Meta Superintelligence Labs släppte Muse Wonder den 12 oktober 2026 och den får 52 poäng på samma index; Qwen 3.8 Max får 45. Det är inte en avrundningsskillnad på någon av axlarna, och det innebär att den vanliga reflexen "billigare per token vinner" får precis motsatt effekt för det här paret.

Prislistan är inte räkningen

Börja med vad de två leverantörerna publicerar, för på papperet är det ingen tävling.

Indata – Qwen 3.8 Max 2,00 $ per miljon token; Muse Wonder 4,00 $, så det är halva priset

• Utdata — Qwen 3.8 Max $6.00 per miljon tokens; Muse Wonder $20.00, så det är ungefär en tredjedel

• Cacherabatt — Qwen 3.8 Max 88 % rabatt på cachad indata; Muse Wonder 95 %. Eftersom procentsatsen dras av från ett listpris för indata som är dubbelt så högt, landar de två inom några cent från varandra när de avrundas — cirka 0,24 USD mot cirka 0,20 USD per miljon cachade tokens — och vår egen katalog prissätter cacheläsningar för Qwen 3.8 Max till 0,25 USD. Detta är den enda raden där det billigare priset på etiketten köper den dyrare cachen.

• Leverantörens egen framställning – Artificial Analysis flaggar Muse Wonders input som ”något dyr” mot en median på 2,00 USD på resultattavlan och dess output som ”dyr” mot en median på 10,00 USD. Qwen 3.8 Max ligger på eller under båda medianerna.

Varje rad i det gynnar Qwen 3.8 Max. Titta nu på vad samma testrigg mätte för en slutförd uppgift, vilket är den enda siffra som en budget faktiskt känner av.

• Kostnad per uppgift i Intelligence Index — Muse Wonder cirka 4,52 $; Qwen 3.8 Max cirka 5,41 $

• Utdata-tokens som förbrukades vid den indexkörningen — Muse Wonder cirka 130 miljoner; Qwen 3.8 Max cirka 190 miljoner, mot en median på resultattavlan på nära 85 miljoner

• Vad testramverket säger om aptiten — Muse Wonder beskrivs som "något mångordig"; Qwen 3.8 Max beskrivs som "mycket mångordig"

De två prislistorna och de två uppmätta fakturorna pekar i motsatta riktningar, och orsaken är helt och hållet tokenvolymen. Qwen 3.8 Max gör av med ungefär 1,5 gånger så många utdatatoken som Muse Wonder i samma utvärdering, vilket upphäver dess 3,3-mot-1-fördel på utdatalinjen och sedan fortsätter. Om din arbetsbelastning liknar indexet – långa resonemang, långa svar, inställningar för hög ansträngning – är prislistan fel dokument att planera mot. Dina egna tokentall är det rätta, och gapet mellan de två är bara värt att jaga om du har mätt din egen mix i stället för att ha lånat någon annans.

Sju indexpoäng är en nivå, inte ett oavgjort resultat

Jämförelser mellan modeller som hamnar inom en poäng från varandra avgörs av pris och form. Den här är inte en sådan.

• Intelligensindex — Muse Wonder (max) 52; Qwen 3.8 Max 45

• Gemensam mätning – båda siffrorna kommer från Artificial Analysis, framtagna i företagets egen testrigg med maximal ansträngning, inte någon av leverantörernas föredragna benchmark

Sju poäng på ett sammansatt mått som omfattar 219 modeller i den här klassen är en verklig åtskillnad, och den kommer från sidan av räkenskaperna där Qwen 3.8 Max lägger de extra tokenen. Den genererar mer utdata och får lägre poäng. Den kombinationen – fler token, lägre poäng – är den dyra sortens mångordighet, eftersom du betalar två gånger: en gång i dollar per uppgift och en gång i vad poängen nu än står för.

Det ärliga förbehållet är att ett sammansatt index är ett genomsnitt över någon annans uppgiftsmix. Sju poäng på instrumentet säger att de två modellerna inte är jämbördiga; det säger inte vilken av dem som klarar din utvärdering. Ett enda indextal har aldrig besvarat det, och den här parningen är inget undantag.

Specifikationsbladet, rad för rad

• Kontextfönster — Muse Wonder (Max) 1 048 576 tokens, med fönstret på en miljon tokens upprepat i Metas egen sammanfattning i modellkortet; Qwen 3.8 Max 984k tokens enligt vad det oberoende modellkortet anger, mot 1 000 000 tokens på vår egen katalogsida för samma namngivna modell. De två källorna skiljer sig med 16 000 tokens för den modellens del; betrakta taket som "ungefär en miljon" för båda och stäm av det mindre talet mot leverantören innan du designar utifrån det.

• Modala indata – Muse Wonder text, bild, tal och video; Qwen 3.8 Max text och bild, med video även listad på vår katalogsida. Tal är den indatatyp som bara en av dessa två accepterar.

• Utdata — text på båda.

• Resonemang — båda resonerar, och ingen av dem publicerar ett läge utan resonemang som en anropare kan lita på. Resonemangstokens debiteras som output på båda, vilket är precis den gräns där Qwen 3.8 Maxs tokenaptit blir dyr.

• Utdatningshastighet – Qwen 3.8 Max cirka 36 tokens per sekund, vilket testramverket kallar anmärkningsvärt långsamt; Muse Wonder är ännu inte publicerad i samma testramverk. Den asymmetrin betyder mer än den verkar: det innebär att ena sidan av den här jämförelsen har en offentligt mätbar latensprofil och den andra inte.

• Vikter — proprietära hos båda, ingen av dem publicerad.

• Släpp — Muse Wonder den 12 oktober 2026. Qwen 3.8 Max är den äldre modellen här: Artificial Analysis mäter 0902-checkpointen, och vår katalog listar sin egen Qwen 3.8 Max-post under ett annat datum, 2026-08-03. De två id:na är inte utbytbara, och om du jämför priser eller poäng är det värt att vara säker på vilken checkpoint du faktiskt anropar.

Latens är den axel som endast en av dem dokumenterar

Hastighetsraden ovan är den minst bekväma delen av den här sidan, eftersom det är den enda platsen där jämförelsen slutar vara symmetrisk. Muse Wonder har ingen publicerad utdatahastighet i den oberoende testbänken — inte en långsam siffra, ingen siffra alls — så varje påstående att en av dessa två svarar snabbare saknar stöd i åtminstone en riktning.

Vad som kan sägas är vad vår egen trafik visar. På OrcaRouter har Qwen 3.8 Max en uppmätt p50-tid till första token på cirka 4,92 sekunder. Det är väntetiden innan den första token anländer, för en modell som det oberoende testramverket redan bedömer som anmärkningsvärt långsam vid uthållig utdata. För en interaktiv yta är det en lång tystnad; för ett batchjobb är det nästan irrelevant. Vilket av de två du bygger avgör hur mycket vikt det här avsnittet förtjänar, och om du bygger den interaktiva sorten är en modell vars latens ingen har publicerat en risk du bör prissätta innan du inför den, snarare än efter.

Kör båda, eller kör en

Qwen 3.8 Max finns på OrcaRouter som qwen/qwen3.8-max, till listpriset $2.00 för indata och $6.00 för utdata per miljon token, med en cacheläsningsavgift på $0.25 och fönstret på en miljon token intakt. Inget läggs på från vår sida — leverantörens listpris förs vidare, så när leverantören ändrar en avgift ändras siffran på vår sida samma dag. Det gör att den här sidan av jämförelsen bara är ett strängbyte bort från vilket harness du än redan har, vilket är det billigaste möjliga sättet att ta reda på vad din egen uppgiftsmix gör med de där $2.00.

Muse Wonder finns inte i vår katalog, och den här sidan tänker inte låtsas att den gör det — Metas eget Model API och Muse Code är där den körs idag. Vad vi däremot har från samma labb är Muse Spark 1.2, checkpointen som Meta byggde resten av den här familjen på, till $1.25 för input och $4.25 för output per miljon tokens över ett fönster på 1 048 576 tokens med cacheläsningar för $0.15. Om det du egentligen vill ha från Muse Wonder är Metas husstil till en femtedel av priset snarare än frontierpoängen, så finns den vägen på samma nyckel som du redan har.

Det praktiska argumentet för en enda OpenAI-kompatibel endpoint för över 200 modeller är just detta mätproblem. Spridningen mellan $4,52 och $5,41 är ett genomsnitt över någon annans uppgifter, och det enda sättet att veta om den gäller för dina är att köra den. Att göra det via en enda nyckel innebär att peka din befintliga utvärdering mot ett andra modellnamn och köra om den, inte att teckna ett andra avtal och bygga om din fakturering. Automatisk failover täcker fallet där du släpper den nyare, obeprövade först: om uppströmsleverantören försämras flyttas begäran i stället för att misslyckas.

Vilken, och på vilka bevis?

Ta Muse Wonder när det är poängen som räknas. Sju indexpoäng till en lägre uppmätt kostnad per uppgift är en solklar vinst, och inget i den här kombinationen vänder på det.

• Använd Qwen 3.8 Max när indata är lång och utdata är kort. En prislista på 2,00 USD för indata mot 4,00 USD är en verklig besparing på 50 % för arbetsbelastningar där allt är prompt och nästan inget är svar, och mångordighetsstraffet får aldrig en chans att tillämpas eftersom det inte finns något att vara mångordig i.

• Välj Qwen 3.8 Max när du behöver en publicerad latensprofil. Dess hastighet är dokumenterad, och om inköpsavdelningen vill ha en siffra före godkännandet är "inte publicerad" ett svårare svar att försvara än "36 tokens per sekund".

• Låt dig inte luras av Qwen 3.8 Max rubrikpris. Indatapriset på 2,00 dollar är en verklig rabatt på indata och en vilseledande sammanfattning av modellen: i den oberoende testriggen kostar den mer per slutförd uppgift än en modell som tar dubbelt betalt för indata och mer än tre gånger så mycket för utdata.

• Utgå inte från att någon av dem är det billiga alternativet förrän du har räknat dina egna tokens. Siffrorna per uppgift på den här sidan kommer från en testrigg som kör en utvärdering. Inversionen de visar är skälet att mäta, inte själva mätningen.

Det som gör den här kombinationen intressant är att den bryter genvägen. Priskort är lätta att läsa och lätta att lita på, och här ger den enkla läsningen fel svar med ungefär 20 %. Modellerna ligger också en generation isär i releasedatum men är tillräckligt nära i utförande för att valet inte ska vara självklart utifrån ett specifikationsblad. Båda dessa går att besvara utifrån dina egna loggar den här veckan – och ingen av dem kommer att besvaras av nästa benchmarktabell som något av labben publicerar.