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Mistral Large 4 (low) vs GPT-5.6 Luna (medium)

Mistral Large 4 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 7.6 vs 7.4. GPT-5.6 Luna (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.065 vs $1.648. GPT-5.6 Luna (medium) ist schneller mit 9.64s vs 300.15s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 62.3%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#119
Gesamte Ausgabe-Token
714,287
Antwortzeit (Durchschnitt)
300.15s
Gesamtkosten
$1.648
Rang
#128
Gesamte Ausgabe-Token
47,986
Antwortzeit (Durchschnitt)
9.64s
Gesamtkosten
$0.065
Empfohlenes Modell GPT-5.6 Luna (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.4 vs 7.6) und es kostet etwa 25.6x weniger als Mistral Large 4 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 low Veröffentlichung: 2026-10-06 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna medium Veröffentlichung: 2026-07-09
Punktzahl 7.6 7.4
Rang #119 #128
Zuverlässigkeit 9.0 10.0
Konsistenz 8.7 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 62.3%
Instabile Tests 4 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 12.670 2.822
Gesamtkosten $1.648 $0.065
Eingabepreis $0.680 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $2.090 / 1M $1.200 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.070 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $0.250 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 226,734 212,780
Ausgabe-Token 278,013 6,849
Denk-Token 638,296 41,137
Antwortzeit (Durchschnitt) 300.15s 9.64s
Antwortzeit (Maximum) 1798.01s 58.09s
Antwortzeit (Gesamt) 6903.40s 221.62s
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.

#119 Mistral Large 4

low
Kosten
$0.015
Zeit
115.1s
Token
6,915 tok

#128 GPT-5.6 Luna

medium
Kosten
$0.014
Zeit
14.6s
Token
2,362 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 3.4 7.2 22.2% 1 1379.72s 5,896 129,426 386,126
GPT-5.6 Luna 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,302 564 9,928

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