- 排名
- #119
- 总输出令牌
- 714,287
- 响应时间（平均）
- 300.15s
- 总成本
- $1.648
Mistral Large 4 (low) vs GLM 5.1 (medium)
Mistral Large 4 (low) 平均分领先，为 7.6 vs 7.5。 GLM 5.1 (medium) benchmark 成本更低，为 $1.546 vs $1.648。 GLM 5.1 (medium) 更快，为 66.38s vs 300.15s，通过率为 65.2% vs 66.7%。
已对比模型
- 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)
它的得分接近这里的最高分（7.5 vs 7.6），同时响应速度比Mistral Large 4 (low)快约 4.5 倍。
详细对比
| 指标 | Mistral Large 4 Mistral Large 4 low | GLM 5.1 GLM 5.1 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.6 | 7.5 |
| 排名 | #119 | #124 |
| 可靠性 | 9.0 | 9.2 |
| 一致性 | 8.7 | 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 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 12.670 | 9.004 |
| 总成本 | $1.648 | $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 | 226,734 | 331,577 |
| 输出令牌 | 278,013 | 17,919 |
| 推理令牌 | 638,296 | 230,789 |
| 响应时间（平均） | 300.15s | 66.38s |
| 响应时间（最大） | 1798.01s | 308.75s |
| 响应时间（总计） | 6903.40s | 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.
#119 Mistral Large 4
low- 成本
- $0.015
- 时间
- 115.1s
- 令牌
- 6,915 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
| 智能体任务 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 69.63s | 143,243 | 3,788 | 3,053 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 225.59s | 248,985 | 1,830 | 30,989 |
| 反AI技巧 | 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 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 19.75s | 705 | 999 | 9,354 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.31s | 555 | 401 | 5,122 |
| 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 | |
| GLM 5.1 | 4.6 | 3.7 | 44.5% | 2 | 109.63s | 5,702 | 4,871 | 37,826 |
| 综合 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 556.27s | 60,360 | 5,603 | 60,531 | |
| GLM 5.1 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 175.93s | 66,926 | 4,761 | 65,248 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 27.46s | 7,314 | 1,014 | 7,623 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.33s | 7,107 | 991 | 4,552 |
| 领域专项 | 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 291.62s | 798 | 82,605 | 111,098 | |
| GLM 5.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.95s | 458 | 969 | 74,651 |
| 通用智能 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 39.29s | 516 | 5,529 | 5,865 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.95s | 477 | 2,875 | 2,875 |
| 指令遵循 | 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 | 8.4 | 6.9 | 83.3% | 1 | 23.21s | 708 | 5,408 | 6,402 | |
| GLM 5.1 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 7.47s | 634 | 204 | 1,617 |
| 谜题求解 | 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 | 7.7 | 7.3 | 77.8% | 1 | 35.82s | 717 | 8,012 | 9,030 | |
| GLM 5.1 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 31.64s | 609 | 935 | 5,730 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 21.53s | 6,267 | 307 | 1,015 | |
| GLM 5.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 0ms | 0 | 0 | 0 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 358.62s | 210 | 35,322 | 38,199 | |
| GLM 5.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 29.40s | 124 | 82 | 2,179 |
快速对比
切换对比组合
Space Bunny AlphahighvsGLM 5.1mediumMistral Large 4lowvsQwen3.8 Flash NextmediumQwen3.8 27Blow免费可用vsGLM 5.1mediumGPT-6 LunalowvsGLM 5.1mediumMistral Large 4highvsGLM 5.1mediumMistral Large 4lowvsSpace Bunny AlphahighSeed-2.0-CodehighvsGLM 5.1mediumSeed-2.0-MinimediumvsMistral Large 4lowMuse Glimmer 30BmediumvsMistral Large 4lowMistral Large 4lowvsQwen3.5 Plus 2026-04-20mediumMuse Glimmer 30BhighvsMistral Large 4lowMistral Large 4lowvsGPT-6 Lunahigh