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Mistral Large 4 (low) vs Qwen3.8 27B (low)

平均分几乎持平,为 7.6 vs 7.6。 Qwen3.8 27B (low) benchmark 成本更低,为 ~$0.089 vs $1.648。 Qwen3.8 27B (low) 更快,为 46.60s vs 300.15s,通过率为 65.2% vs 68.1%。

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
#119
总输出令牌
714,287
响应时间(平均)
300.15s
总成本
$1.648
排名
#122
总输出令牌
209,143
响应时间(平均)
46.60s
总成本
~$0.089
推荐模型 Qwen3.8 27B (low)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比Mistral Large 4 (low)低约 18.7 倍。

详细对比

指标 Mistral Large 4 Mistral Large 4 low 发布日期: 2026-10-06 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low 发布日期: 2026-08-14 免费可用
分数 7.6 7.6
排名 #119 #122
可靠性 9.0 10.0
一致性 8.7 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 68.1%
不稳定测试 4 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 12.670 ~0.589
总成本 $1.648 ~$0.089
输入价格 $0.680 / 1M 不适用
输出价格 $2.090 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.070 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 226,734 315,290
输出令牌 278,013 1,607
推理令牌 638,296 207,536
响应时间(平均) 300.15s 46.60s
响应时间(最大) 1798.01s 376.04s
响应时间(总计) 6903.40s 1071.83s
参数量 1.05T 总计 (49B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 权重可用

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.

#119 Mistral Large 4

low
成本
$0.015
时间
115.1s
令牌
6,915 tok

#122 Qwen3.8 27B

low
成本
~$0.003
时间
92.8s
令牌
6,902 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 3.4 7.2 22.2% 1 1379.72s 5,896 129,426 386,126
Qwen3.8 27B 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694

快速对比

切换对比组合

Qwen3.8 27Blow免费可用vsSpace Bunny AlphahighMistral Large 4lowvsQwen3.8 Flash NextmediumQwen3.8 27Blow免费可用vsGLM 5.1mediumSeed-2.0-MinimediumvsQwen3.8 27Blow免费可用Mistral Large 4lowvsSpace Bunny AlphahighMistral Large 4lowvsGLM 5.1mediumMistral Large 4highvsQwen3.8 27Blow免费可用Seed-2.0-MinimediumvsMistral Large 4lowMuse Glimmer 30BmediumvsMistral Large 4lowSeed-2.0-CodehighvsQwen3.8 27Blow免费可用Mistral Large 4lowvsQwen3.5 Plus 2026-04-20mediumMuse Glimmer 30BmediumvsQwen3.8 27Blow免费可用