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Mistral Large 4 vs Qwen3.5-35B-A3B

Der Durchschnittsscore ist mit 5.5 vs 5.6 praktisch gleichauf. Qwen3.5-35B-A3B hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.120 vs $0.353. Qwen3.5-35B-A3B ist schneller mit 18.31s vs 28.46s, mit Erfolgsraten von 30.4% vs 37.7%.

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
#273
Gesamte Ausgabe-Token
135,768
Antwortzeit (Durchschnitt)
18.31s
Gesamtkosten
$0.120
Empfohlenes Modell Qwen3.5-35B-A3B

Es hat hier die beste Punktzahl (5.6) und kostet etwa 3.0x weniger als Mistral Large 4.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 none Veröffentlichung: 2026-10-06 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none Veröffentlichung: 2026-02-24
Punktzahl 5.5 5.6
Rang #274 #273
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.8 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 30.4% 37.7%
Instabile Tests 4 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 7.044 3.135
Gesamtkosten $0.353 $0.120
Eingabepreis $0.680 / 1M $0.080 / 1M
Ausgabepreis $2.090 / 1M $0.750 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.070 / 1M $0.040 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 259,048 218,886
Ausgabe-Token 84,218 135,768
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 28.46s 18.31s
Antwortzeit (Maximum) 385.10s 209.15s
Antwortzeit (Gesamt) 654.47s 421.19s
Parameter 1.05T insgesamt (49B aktiv) 35B insgesamt (3B 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.

#274 Mistral Large 4

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

#273 Qwen3.5-35B-A3B

none
Kosten
$0.005
Zeit
28.4s
Token
4,518 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
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0

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