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

平均分几乎持平,为 7.5 vs 7.5。 Mistral Large 4 (high) benchmark 成本更低,为 $1.391 vs $1.546。 GLM 5.1 (medium) 更快,为 66.38s vs 263.69s,通过率为 65.2% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-06

已对比模型

排名
#126
总输出令牌
590,306
响应时间(平均)
263.69s
总成本
$1.391
排名
#124
总输出令牌
245,833
响应时间(平均)
66.38s
总成本
$1.546
推荐模型 GLM 5.1 (medium)

它在这里得分最高(7.5),同时响应速度比Mistral Large 4 (high)快约 4.0 倍。

详细对比

指标 Mistral Large 4 Mistral Large 4 high 发布日期: 2026-10-06 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07
分数 7.5 7.5
排名 #126 #124
可靠性 9.0 9.2
一致性 7.9 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 66.7%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 11.590 9.004
总成本 $1.391 $1.546
输入价格 $0.680 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $2.090 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.260 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 230,895 331,577
输出令牌 161,281 17,919
推理令牌 510,655 230,789
响应时间(平均) 263.69s 66.38s
响应时间(最大) 1727.29s 308.75s
响应时间(总计) 6064.89s 1460.31s
参数量 1.05T 总计 (49B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#126 Mistral Large 4

high
成本
$0.007
时间
53.3s
令牌
3,333 tok

#124 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
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

快速对比

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