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Mistral Large 4 vs GPT-6 Luna

Mistral Large 4 平均分领先,为 5.5 vs 5.5。 GPT-6 Luna benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.353。 GPT-6 Luna 更快,为 20.48s vs 28.46s,通过率为 30.4% vs 40.6%。

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
#279
总输出令牌
6,855
响应时间(平均)
20.48s
总成本
$0.026
推荐模型 GPT-6 Luna

它的得分接近这里的最高分(5.5 vs 5.5),同时成本比Mistral Large 4低约 13.7 倍。

详细对比

指标 Mistral Large 4 Mistral Large 4 none 发布日期: 2026-10-06 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none 发布日期: 2026-09-23
分数 5.5 5.5
排名 #274 #279
可靠性 9.9 9.9
一致性 8.8 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 30.4% 40.6%
不稳定测试 4 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.044 0.367
总成本 $0.353 $0.026
输入价格 $0.680 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $2.090 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 259,048 222,357
输出令牌 84,218 6,855
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 28.46s 20.48s
响应时间(最大) 385.10s 98.62s
响应时间(总计) 654.47s 470.96s
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.

#274 Mistral Large 4

none
成本
$0.004
时间
26.7s
令牌
1,923 tok

#279 GPT-6 Luna

none
成本
$0.002
时间
26.0s
令牌
3,235 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
GPT-6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0

快速对比

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