导航
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

Mistral Large 4 vs GPT-5.4 Mini

平均分几乎持平,为 5.7 vs 5.7。 GPT-5.4 Mini benchmark 成本更低,为 $0.170 vs $0.290。 GPT-5.4 Mini 更快,为 3.34s vs 20.43s,通过率为 31.9% vs 30.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#304
总输出令牌
54,388
响应时间(平均)
20.43s
总成本
$0.290
排名
#303
总输出令牌
8,828
响应时间(平均)
3.34s
总成本
$0.170
推荐模型 GPT-5.4 Mini

它在这里得分最高(5.7),同时成本比Mistral Large 4低约 1.7 倍。

详细对比

指标 Mistral Large 4 Mistral Large 4 none 发布日期: 2026-10-06 GPT-5.4 Mini GPT-5.4 Mini none 发布日期: 2026-03-17
分数 5.7 5.7
排名 #304 #303
可靠性 9.7 10.0
一致性 9.3 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 31.9% 30.4%
不稳定测试 2 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.818 2.818
总成本 $0.290 $0.170
输入价格 $0.680 / 1M $0.750 / 1M
输出价格 $2.090 / 1M $4.500 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.075 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 257,872 172,438
输出令牌 54,388 8,828
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 20.43s 3.34s
响应时间(最大) 192.80s 41.98s
响应时间(总计) 469.88s 76.84s
参数量 1.05T 总计 (49B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#304 Mistral Large 4

none
成本
$0.005
时间
33.0s
令牌
2,461 tok

#303 GPT-5.4 Mini

none
成本
$0.010
时间
11.7s
令牌
2,151 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 4.7 7.5 22.2% 1 85.04s 7,431 39,805 0
GPT-5.4 Mini 5.5 10.0 33.3% 0 913ms 7,305 401 0

切换对比组合