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Mistral Large 4 vs GPT-5 Nano (medium)

GPT-5 Nano (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 5.7 vs 5.5. GPT-5 Nano (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.159 vs $0.353. Mistral Large 4 ist schneller mit 28.46s vs 56.55s, mit Erfolgsraten von 30.4% vs 53.6%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#274
Gesamte Ausgabe-Token
84,218
Antwortzeit (Durchschnitt)
28.46s
Gesamtkosten
$0.353
Rang
#264
Gesamte Ausgabe-Token
307,921
Antwortzeit (Durchschnitt)
56.55s
Gesamtkosten
$0.159
Empfohlenes Modell GPT-5 Nano (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (5.7) und kostet etwa 2.2x weniger als Mistral Large 4.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 none Veröffentlichung: 2026-10-06 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium Veröffentlichung: 2025-08-07
Punktzahl 5.5 5.7
Rang #274 #264
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.8 6.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 30.4% 53.6%
Instabile Tests 4 10
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 7.044 1.737
Gesamtkosten $0.353 $0.159
Eingabepreis $0.680 / 1M $0.050 / 1M
Ausgabepreis $2.090 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.070 / 1M $0.005 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 259,048 314,436
Ausgabe-Token 84,218 13,578
Denk-Token 0 294,343
Antwortzeit (Durchschnitt) 28.46s 56.55s
Antwortzeit (Maximum) 385.10s 227.89s
Antwortzeit (Gesamt) 654.47s 961.32s
Parameter 1.05T insgesamt (49B aktiv) ~120B insgesamt (~5B 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.

#274 Mistral Large 4

none
Kosten
$0.004
Zeit
26.7s
Token
1,923 tok

#264 GPT-5 Nano

medium
Kosten
$0.006
Zeit
108.5s
Token
13,209 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 5.4 7.8 22.2% 1 153.02s 7,431 62,517 0
GPT-5 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152

Schnellvergleich

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