- 分数
- 9.4 (+1.77 分)
- 总成本（当前价格）
- $0.183 · 便宜 88.9%
- 响应时间（平均）
- 6.24s · 快 97.9%
Mistral
发布日期: 2026-10-06
测试于: 2026-10-06 18:44
mistralai/mistral-large-4-0::low
1.05T 总计 (49B 激活)MoE闭源
摘要
Mistral Large 4 在 AI BENCHY 上得分 7.6，排名 #119。它的可靠性为 9.0，通过率为 65.2%，总成本为 $1.648，平均响应时间为 300.15s。
Mistral Large 4 的独特之处： 它最突出的是 通用智能，排名 #1；相对较弱的是 编程，排名 #16。 它使用的推理 token 明显偏高，这可能解释较慢或成本更高的运行。
推荐替代模型
建议改用以下模型之一：
- 分数
- 7.4 (-0.18 分)
- 总成本（当前价格）
- $0.065 · 便宜 96.1%
- 响应时间（平均）
- 9.64s · 快 96.8%
- 分数
- 9.6 (+1.96 分)
- 总成本（当前价格）
- $0.460 · 便宜 72.1%
- 响应时间（平均）
- 7.15s · 快 97.6%
模型信息
调研日期：2026-10-06
- 参数量
- 1.05T 总计 (49B 激活)
- 架构
- MoE
- 开放状态
- 闭源
- 许可证
- -
输入价格
$0.680 / 1M
输出价格
$2.090 / 1M
缓存读取价格
$0.070 / 1M
缓存写入价格
不适用
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。
不稳定测试
4
不稳定测试在运行之间出现混合结果（至少一次通过且至少一次失败）。
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
图表
先选择第一个模型，再点击第二个模型打开并排页面。
快速对比
Mistral Large 4lowvsMuse Glimmer 30BmediumMistral Large 4lowvsQwen3.8 Flash NextmediumMistral Large 4lowvsQwen3.7 FlashlowMistral Large 4lowvsGPT-6 LunalowMistral Large 4lowvsQwen3.5 Plus 2026-04-20mediumMistral Large 4lowvsQwen3.8 27Blow免费可用Mistral Large 4lowvsMuse Glimmer 30BhighMistral Large 4lowvsSpace Bunny AlphahighMistral Large 4lowvsGPT-6 LunahighMistral Large 4lowvsGLM 5.1medium