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

GPT-6 Luna (high) führt beim Durchschnittsscore mit 7.7 vs 7.6. GPT-6 Luna (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.074 vs $1.648. GPT-6 Luna (high) ist schneller mit 20.37s vs 300.15s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 73.9%.

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
#114
Gesamte Ausgabe-Token
101,587
Antwortzeit (Durchschnitt)
20.37s
Gesamtkosten
$0.074
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.7) und kostet etwa 22.3x weniger als Mistral Large 4 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 low Veröffentlichung: 2026-10-06 GPT-6 Luna GPT-6 Luna high Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 7.6 7.7
Rang #119 #114
Zuverlässigkeit 9.0 10.0
Konsistenz 8.7 8.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 73.9%
Instabile Tests 4 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 12.670 0.492
Gesamtkosten $1.648 $0.074
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 226,734 229,986
Ausgabe-Token 278,013 6,037
Denk-Token 638,296 95,550
Antwortzeit (Durchschnitt) 300.15s 20.37s
Antwortzeit (Maximum) 1798.01s 106.93s
Antwortzeit (Gesamt) 6903.40s 468.52s
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

#114 GPT-6 Luna

high
Kosten
$0.003
Zeit
49.2s
Token
5,231 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-6 Luna 7.8 7.4 77.8% 1 24.69s 7,302 483 15,691

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