核心规格对比

规格GPT-4o miniMistral 7B v0.3
厂商openaimistral
版本4o-mini7b-v0.3
发布日期2024-07-182024-05-22
上下文窗口128000 tokens32768 tokens
输入模态text, imagetext
输出模态texttext
许可ProprietaryApache 2.0
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准GPT-4o miniMistral 7B v0.3胜出
ARC93.988.9GPT-4o mini
BBH70.360.5GPT-4o mini
GPQA42.631.2GPT-4o mini
GSM8K75.169.4GPT-4o mini
HUMANEVAL7868.8GPT-4o mini
IFEVAL67.960.9GPT-4o mini
MATH51.826.7GPT-4o mini
MMLU79.772.6GPT-4o mini
MUSR53.148.1GPT-4o mini
WINOGRANDE79.672.7GPT-4o mini

定价对比

项目 (每百万Token)GPT-4o miniMistral 7B v0.3
输入$0.15$0.18
输出$0.6$0.18
缓存读$0$0
缓存写$0$0

GPT-4o mini 对比 Mistral 7B v0.3

模型概述

GPT-4o mini 与 Mistral 7B v0.3 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Openai / Mistral2024-07-18 / 2024-05-22128K / 32KProprietary / Apache 2.0

基准测试表现

基准GPT-4o miniMistral 7B v0.3胜出
ARC93.988.9A
BBH (BIG-Bench Hard)70.360.5A
GPQA42.631.2A
GSM8K (Grade School Math 8K)75.169.4A
HumanEval78.068.8A
IFEval67.960.9A
MATH51.826.7A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)79.772.6A
MUSR53.148.1A
WinoGrande79.672.7A

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

GPT-4o mini

  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

Mistral 7B v0.3

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

GPT-4o mini 与 Mistral 7B v0.3 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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