Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Hermes 3 - Llama-3.1 70B als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Magistral Small 1.2 bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

Magistral Small 1.2

Mistral

Argumentation: 8
Programmierung: 1
Multimodal: 2
Langer Kontext: 3
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.001
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 132.781Tokens/Sek

Hermes 3 - Llama-3.1 70B

Other

Argumentation: 6
Programmierung: 6
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 44.796Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Magistral Small 1.2` im Vergleich zu `Hermes 3 - Llama-3.1 70B` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B-Debatte, erreicht Magistral Small 1.2 80 gegenüber Hermes 3 - Llama-3.1 70B mit 60. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

Magistral Small 1.2300ms

Hermes 3 - Llama-3.1 70B300ms

Tokens pro Sekunde

Magistral Small 1.2132.781

Hermes 3 - Llama-3.1 70B44.796

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde Magistral Small 1.2 $0.001 kosten, während Hermes 3 - Llama-3.1 70B $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Welches Modell gewinnt den Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B-Kampf für Sie?

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Ihre oberste Priorität sind rohe Leistung und Fähigkeiten.

Sie arbeiten in einem technischen oder wissenschaftlichen Bereich, der höchste Genauigkeit erfordert.

Bei Ihrer Entscheidung für Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B steht Leistung an erster Stelle, die Kosten sind zweitrangig.

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Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des Magistral Small 1.2 vs Hermes 3 - Llama-3.1 70B.

Sie entwickeln in großem Maßstab, bei dem Betriebskosten entscheidend sind.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/