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Mistral Large 4 vs GLM 5

平均スコアは 5.5 vs 5.6 でほぼ同等です。 GLM 5 の benchmark コストが低く、$0.140 vs $0.353 です。 GLM 5 の方が高速で、8.74s vs 28.46s です、成功率は 30.4% vs 40.6% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-10-06

比較対象モデル

順位
#274
合計出力トークン
84,218
応答時間(平均)
28.46s
合計コスト
$0.353
順位
#272
合計出力トークン
5,577
応答時間(平均)
8.74s
合計コスト
$0.140
おすすめモデル GLM 5

ここでは最高スコア(5.6)で、Mistral Large 4 より約 2.5 倍低コストです。

詳細比較

指標 Mistral Large 4 Mistral Large 4 none リリース: 2026-10-06 GLM 5 GLM 5 none リリース: 2026-02-12
スコア 5.5 5.6
順位 #274 #272
信頼性 9.9 10.0
一貫性 8.8 9.3
試行回数 69/69 66/69
正解テスト
試行ごとの合格率 30.4% 40.6%
不安定なテスト 4 1
総実行回数 69 66
結果あたりのコスト 7.044 1.363
合計コスト $0.353 $0.140
入力価格 $0.680 / 1M $0.600 / 1M
出力価格 $2.090 / 1M $1.920 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.070 / 1M $0.120 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 259,048 190,675
出力トークン 84,218 5,577
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 28.46s 8.74s
応答時間(最大) 385.10s 74.80s
応答時間(合計) 654.47s 131.17s
パラメータ 1.05T 総数 (49B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 クローズド オープンソース

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#274 Mistral Large 4

none
コスト
$0.004
時間
26.7s
トークン
1,923 tok

#272 GLM 5

none
コスト
$0.007
時間
32.1s
トークン
2,023 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
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

クイック比較

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