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

Der Durchschnittsscore ist mit 7.6 vs 7.6 praktisch gleichauf. GPT-6 Luna (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.033 vs $1.648. GPT-6 Luna (low) ist schneller mit 23.23s vs 300.15s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 63.8%.

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
#121
Gesamte Ausgabe-Token
24,880
Antwortzeit (Durchschnitt)
23.23s
Gesamtkosten
$0.033
Empfohlenes Modell GPT-6 Luna (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.6) und kostet etwa 51.4x 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 low Veröffentlichung: 2026-09-23
Punktzahl 7.6 7.6
Rang #119 #121
Zuverlässigkeit 9.0 9.7
Konsistenz 8.7 8.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 63.8%
Instabile Tests 4 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 12.670 0.267
Gesamtkosten $1.648 $0.033
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 226,734 195,928
Ausgabe-Token 278,013 5,728
Denk-Token 638,296 19,152
Antwortzeit (Durchschnitt) 300.15s 23.23s
Antwortzeit (Maximum) 1798.01s 89.37s
Antwortzeit (Gesamt) 6903.40s 534.22s
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

#121 GPT-6 Luna

low
Kosten
$0.002
Zeit
19.2s
Token
2,598 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 6.0 7.2 55.6% 1 15.39s 7,302 493 6,655

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