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Mistral Large 4 vs Kimi K2.6

平均分几乎持平,为 5.5 vs 5.5。 Mistral Large 4 benchmark 成本更低,为 $0.353 vs $0.486。 Kimi K2.6 更快,为 26.34s vs 28.46s,通过率为 30.4% vs 30.4%。

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
#274
总输出令牌
84,218
响应时间(平均)
28.46s
总成本
$0.353
排名
#276
总输出令牌
64,022
响应时间(平均)
26.34s
总成本
$0.486
推荐模型 Mistral Large 4

它在本次比较中得分最高(5.5),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Mistral Large 4 Mistral Large 4 none 发布日期: 2026-10-06 Kimi K2.6 Kimi K2.6 none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.5 5.5
排名 #274 #276
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.8 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 30.4% 30.4%
不稳定测试 4 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.044 6.999
总成本 $0.353 $0.486
输入价格 $0.680 / 1M $0.950 / 1M
输出价格 $2.090 / 1M $4.000 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.160 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 259,048 241,357
输出令牌 84,218 64,022
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 28.46s 26.34s
响应时间(最大) 385.10s 238.89s
响应时间(总计) 654.47s 605.78s
参数量 1.05T 总计 (49B 激活) 1T 总计 (32B 激活)
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.

#274 Mistral Large 4

none
成本
$0.004
时间
26.7s
令牌
1,923 tok

#276 MoonshotAI: Kimi K2.6

none
成本
$0.020
时间
127.4s
令牌
4,429 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 5.4 7.8 22.2% 1 153.02s 7,431 62,517 0
Kimi K2.6 5.5 9.8 33.3% 0 82.57s 5,986 14,754 0

快速对比

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