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Mercury 2.5 Preview (low) vs Mistral Small 4

Mistral Small 4 führt beim Durchschnittsscore mit 5.1 vs 5.0. Mercury 2.5 Preview (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.015 vs $0.047. Mistral Small 4 ist schneller mit 3.12s vs 4.92s, mit Erfolgsraten von 44.9% vs 24.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#350
Gesamte Ausgabe-Token
36,870
Antwortzeit (Durchschnitt)
4.92s
Gesamtkosten
$0.015
Rang
#344
Gesamte Ausgabe-Token
10,913
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.12s
Gesamtkosten
$0.047
Empfohlenes Modell Mistral Small 4

Es hat hier die beste Punktzahl (5.1) und antwortet etwa 1.6x schneller als Mercury 2.5 Preview (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview low Veröffentlichung: 2026-09-02 Mistral Small 4 Mistral Small 4 none Veröffentlichung: 2026-03-16
Punktzahl 5.0 5.1
Rang #350 #344
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 7.1 9.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 44.9% 24.6%
Instabile Tests 8 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.244 0.928
Gesamtkosten $0.015 $0.047
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.600 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.015 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 235,438 265,602
Ausgabe-Token 8,136 10,913
Denk-Token 28,734 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 4.92s 3.12s
Antwortzeit (Maximum) 84.47s 45.46s
Antwortzeit (Gesamt) 113.24s 71.87s
Parameter ~100B 119B insgesamt (6B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#350 Mercury 2.5 Preview

low
Kosten
$0.001
Zeit
1.5s
Token
1,169 tok

#344 Mistral Small 4

none
Kosten
$0.002
Zeit
10.4s
Token
2,370 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
Mercury 2.5 Preview 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,794 695 2,263
Mistral Small 4 3.7 9.7 0.0% 0 901ms 7,636 619 0

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