Modellvergleich
Mistral Medium 3.1
vs. Magistral Small 1.2
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Mistral
Chatten mit Mistral & MagistralGuenstigstes Modell
$0.40/1M
Hoechste Intelligenz
66.3% GPQA
Bestes Coding
18.3 Coding-Index
Preisunterschied
1.3x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests Mistral Medium 3.1
Kein eindeutiger Sieger
Magistral Small 1.2
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
| Metrik | Mi Mistral Medium 3.1 | Mi Magistral Small 1.2 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.40/1M | $0.50/1M |
| Output-Kosten | $2.00/1M | $1.50/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.80/1M | $0.75/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Mistral | Mistral |
| Veröffentlichung | 12. Aug. 2025 | 17. Sept. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 60.6 tok/s | 168.1 tok/s |
| TTFT | 418ms | 350ms |
| Latenz | 418ms | 12248ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 21.3 | 18.2 |
| Coding | 18.3 | 14.8 |
| Mathe | 38.3 | 80.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 58.8% | 66.3% |
| MMLU Pro | 68.3% | 76.8% |
| HLE | 4.4% | 6.1% |
| LiveCodeBench | 40.6% | 72.3% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | 38.3% | 80.3% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 33.8% | 35.2% |
| LCR | 19.7% | 16.3% |
| IFBench | 39.8% | 44.4% |
| TAU-bench v2 | 40.6% | 27.8% |
| TerminalBench Hard | 10.6% | 4.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
Mistral Medium 3.1 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.40/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Magistral Small 1.2 fuehrt bei Reasoning mit 66.3% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Mistral Medium 3.1 erreicht einen 18.3 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Mistral Medium 3.1
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Magistral Small 1.2
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.