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Mistral Large 4 (low) vs GLM 5.1 (medium)

Mistral Large 4 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 7.6 vs 7.5. GLM 5.1 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.546 vs $1.648. GLM 5.1 (medium) ist schneller mit 66.38s vs 300.15s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 66.7%.

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
#124
Gesamte Ausgabe-Token
245,833
Antwortzeit (Durchschnitt)
66.38s
Gesamtkosten
$1.546
Empfohlenes Modell GLM 5.1 (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.5 vs 7.6) und es antwortet etwa 4.5x schneller als Mistral Large 4 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 low Veröffentlichung: 2026-10-06 GLM 5.1 GLM 5.1 medium Veröffentlichung: 2026-04-07
Punktzahl 7.6 7.5
Rang #119 #124
Zuverlässigkeit 9.0 9.2
Konsistenz 8.7 8.4
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 66.7%
Instabile Tests 4 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 12.670 9.004
Gesamtkosten $1.648 $1.546
Eingabepreis $0.680 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $2.090 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.070 / 1M $0.260 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 226,734 331,577
Ausgabe-Token 278,013 17,919
Denk-Token 638,296 230,789
Antwortzeit (Durchschnitt) 300.15s 66.38s
Antwortzeit (Maximum) 1798.01s 308.75s
Antwortzeit (Gesamt) 6903.40s 1460.31s
Parameter 1.05T insgesamt (49B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

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

#124 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 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
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

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