Navigasi
Advertise here

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

Skor rata-rata hampir imbang di 7.5 vs 7.5. Mistral Large 4 (high) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $1.391 vs $1.546. GLM 5.1 (medium) lebih cepat di 66.38s vs 263.69s, dengan tingkat keberhasilan 65.2% vs 66.7%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-10-06

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#126
Total token output
590,306
Waktu respons (rata-rata)
263.69s
Total Biaya
$1.391
Peringkat
#124
Total token output
245,833
Waktu respons (rata-rata)
66.38s
Total Biaya
$1.546
Model yang direkomendasikan GLM 5.1 (medium)

It has the best score here (7.5), while responding about 4.0x faster than Mistral Large 4 (high).

Perbandingan terperinci

Metrik Mistral Large 4 Mistral Large 4 high Rilis: 2026-10-06 GLM 5.1 GLM 5.1 medium Rilis: 2026-04-07
Skor 7.5 7.5
Peringkat #126 #124
Keandalan 9.0 9.2
Konsistensi 7.9 8.4
Percobaan 69/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 65.2% 66.7%
Tes tidak stabil 6 4
Total Run 69 69
Biaya per hasil 11.590 9.004
Total Biaya $1.391 $1.546
Harga input $0.680 / 1M $1.400 / 1M
Harga output $2.090 / 1M $4.400 / 1M
Harga baca cache $0.070 / 1M $0.260 / 1M
Harga tulis cache T/A T/A
Total token input 230,895 331,577
Token output 161,281 17,919
Token penalaran 510,655 230,789
Waktu respons (rata-rata) 263.69s 66.38s
Waktu respons (maks) 1727.29s 308.75s
Waktu respons (total) 6064.89s 1460.31s
Parameter 1.05T total (49B aktif) 744B total (40B aktif)
Ketersediaan Tertutup Sumber terbuka

Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#126 Mistral Large 4

high
Biaya
$0.007
Waktu
53.3s
Token
3,333 tok

#124 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Biaya
$0.000
Waktu
300.0s
Token
0 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
Mistral Large 4 3.3 4.4 33.3% 2 1277.83s 6,541 53,820 279,694
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan