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Mistral Small 4 vs Qwen3 Coder Next

平均分几乎持平，为 5.1 vs 5.1。 Mistral Small 4 benchmark 成本更低，为 $0.022 vs $0.026。 Mistral Small 4 更快，为 1.20s vs 8.63s，通过率为 25.8% vs 25.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-10

已对比模型

排名
#266
总输出令牌
9,812
响应时间（平均）
1.20s
总成本
$0.022
排名
#269
总输出令牌
11,808
响应时间（平均）
8.63s
总成本
$0.026
推荐模型 Mistral Small 4

它在这里得分最高（5.1），同时响应速度比Qwen3 Coder Next快约 7.2 倍。

详细对比

指标 Mistral Small 4 Mistral Small 4 none 发布日期: 2026-03-16 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03
分数 5.1 5.1
排名 #266 #269
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 25.8% 25.8%
不稳定测试 1 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.432 0.488
总成本 $0.022 $0.026
输入价格 $0.150 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 104,717 134,227
输出令牌 9,812 11,808
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 1.20s 8.63s
响应时间（最大） 13.16s 45.14s
响应时间（总计） 26.41s 146.72s
参数量 119B 总计 (6B 激活) 80B 总计 (3B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#266 Mistral Small 4

none
成本
$0.002
时间
10.4s
令牌
2,370 tok

#269 Qwen3 Coder Next

none
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 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 Small 4 3.7 9.7 0.0% 0 901ms 7,636 619 0
Qwen3 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

快速对比

切换对比组合

Mistral Small 4nonevsNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用Granite 4.2 8BlowvsMistral Small 4noneMercury 2.5lowvsQwen3 Coder NextnoneGranite 4.2 8BlowvsQwen3 Coder NextnoneMistral Small 4mediumvsQwen3 Coder NextnoneNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用vsQwen3 Coder NextnoneMercury 2.5lowvsMistral Small 4noneGranite 4.2 8BmediumvsMistral Small 4noneGranite 4.2 8BmediumvsQwen3 Coder NextnoneMiniMax M2.7mediumvsQwen3 Coder NextnoneMiniMax M2.7mediumvsMistral Small 4noneMercury 2.5 PreviewlowvsQwen3 Coder Nextnone