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Ling 3.1 Flash vs Mistral Large 4

Mistral Large 4 führt beim Durchschnittsscore mit 5.5 vs 5.5. Ling 3.1 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.353. Ling 3.1 Flash ist schneller mit 15.75s vs 28.46s, mit Erfolgsraten von 33.3% vs 30.4%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-06

Verglichene Modelle

Rang
#277
Gesamte Ausgabe-Token
85,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
15.75s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#274
Gesamte Ausgabe-Token
84,218
Antwortzeit (Durchschnitt)
28.46s
Gesamtkosten
$0.353
Empfohlenes Modell Mistral Large 4

Es hat die stärkste Punktzahl in diesem Vergleich (5.5) und die beste Gesamtbalance aus Kosten und Antwortzeit über alle 2 Modelle.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none Veröffentlichung: 2026-10-03 Mistral Large 4 Mistral Large 4 none Veröffentlichung: 2026-10-06
Punktzahl 5.5 5.5
Rang #277 #274
Zuverlässigkeit 9.8 9.9
Konsistenz 8.4 8.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 33.3% 30.4%
Instabile Tests 5 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 7.044
Gesamtkosten $0.000 $0.353
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.680 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $2.090 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.070 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 286,758 259,048
Ausgabe-Token 85,777 84,218
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 15.75s 28.46s
Antwortzeit (Maximum) 90.95s 385.10s
Antwortzeit (Gesamt) 362.23s 654.47s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) 1.05T insgesamt (49B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen 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.

#277 Ling 3.1 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
171.4s
Token
20,178 tok

#274 Mistral Large 4

none
Kosten
$0.004
Zeit
26.7s
Token
1,923 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 3.1 Flash 4.5 7.5 22.2% 1 31.85s 8,307 27,810 0
Mistral Large 4 5.4 7.8 22.2% 1 153.02s 7,431 62,517 0

Schnellvergleich

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