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Mistral Large 4 vs GLM 5

Der Durchschnittsscore ist mit 5.5 vs 5.6 praktisch gleichauf. GLM 5 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.140 vs $0.353. GLM 5 ist schneller mit 8.74s vs 28.46s, mit Erfolgsraten von 30.4% vs 40.6%.

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
#272
Gesamte Ausgabe-Token
5,577
Antwortzeit (Durchschnitt)
8.74s
Gesamtkosten
$0.140
Empfohlenes Modell GLM 5

Es hat hier die beste Punktzahl (5.6) und kostet etwa 2.5x weniger als Mistral Large 4.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 none Veröffentlichung: 2026-10-06 GLM 5 GLM 5 none Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 5.5 5.6
Rang #274 #272
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.8 9.3
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 30.4% 40.6%
Instabile Tests 4 1
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 7.044 1.363
Gesamtkosten $0.353 $0.140
Eingabepreis $0.680 / 1M $0.600 / 1M
Ausgabepreis $2.090 / 1M $1.920 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.070 / 1M $0.120 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 259,048 190,675
Ausgabe-Token 84,218 5,577
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 28.46s 8.74s
Antwortzeit (Maximum) 385.10s 74.80s
Antwortzeit (Gesamt) 654.47s 131.17s
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.

#274 Mistral Large 4

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

#272 GLM 5

none
Kosten
$0.007
Zeit
32.1s
Token
2,023 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
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

Schnellvergleich

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