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Mistral Large 4 (high) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 8.3 vs 7.5. GPT-6 Luna (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.047 vs $1.391. GPT-6 Luna (medium) ist schneller mit 18.07s vs 263.69s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 73.9%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#126
Gesamte Ausgabe-Token
590,306
Antwortzeit (Durchschnitt)
263.69s
Gesamtkosten
$1.391
Rang
#79
Gesamte Ausgabe-Token
53,161
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.07s
Gesamtkosten
$0.047
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.3) und kostet etwa 29.7x weniger als Mistral Large 4 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 high Veröffentlichung: 2026-10-06 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 7.5 8.3
Rang #126 #79
Zuverlässigkeit 9.0 10.0
Konsistenz 7.9 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 73.9%
Instabile Tests 6 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 11.590 0.313
Gesamtkosten $1.391 $0.047
Eingabepreis $0.680 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $2.090 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.070 / 1M $0.010 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.125 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 230,895 203,193
Ausgabe-Token 161,281 5,751
Denk-Token 510,655 47,410
Antwortzeit (Durchschnitt) 263.69s 18.07s
Antwortzeit (Maximum) 1727.29s 66.44s
Antwortzeit (Gesamt) 6064.89s 415.53s
Parameter 1.05T insgesamt (49B aktiv) ~400B insgesamt (~17B 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.

#126 Mistral Large 4

high
Kosten
$0.007
Zeit
53.3s
Token
3,333 tok

#79 GPT-6 Luna

medium
Kosten
$0.002
Zeit
23.6s
Token
2,966 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
Mistral Large 4 3.3 4.4 33.3% 2 1277.83s 6,541 53,820 279,694
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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