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Ling 3.0 Flash (high) vs Mistral Large 4

Der Durchschnittsscore ist mit 5.8 vs 5.7 praktisch gleichauf. Ling 3.0 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.021 vs $0.290. Ling 3.0 Flash (high) ist schneller mit 13.08s vs 20.43s, mit Erfolgsraten von 60.9% vs 31.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-07

Verglichene Modelle

Rang
#267
Gesamte Ausgabe-Token
275,014
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.08s
Gesamtkosten
$0.021
Rang
#272
Gesamte Ausgabe-Token
54,388
Antwortzeit (Durchschnitt)
20.43s
Gesamtkosten
$0.290
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 14.4x weniger als Mistral Large 4.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high Veröffentlichung: 2026-07-24 Mistral Large 4 Mistral Large 4 none Veröffentlichung: 2026-10-06
Punktzahl 5.8 5.7
Rang #267 #272
Zuverlässigkeit 9.8 9.7
Konsistenz 8.6 9.3
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 60.9% 31.9%
Instabile Tests 4 2
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 4.818
Gesamtkosten $0.021 $0.290
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.680 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $2.090 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M $0.070 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 132,044 257,872
Ausgabe-Token 92,135 54,388
Denk-Token 207,321 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 13.08s 20.43s
Antwortzeit (Maximum) 75.27s 192.80s
Antwortzeit (Gesamt) 287.79s 469.88s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) 1.05T insgesamt (49B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

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.

#267 Ling 3.0 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
30.7s
Token
10,576 tok

#272 Mistral Large 4

none
Kosten
$0.005
Zeit
33.0s
Token
2,461 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
Ling 3.0 Flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
Mistral Large 4 4.7 7.5 22.2% 1 85.04s 7,431 39,805 0

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