Gemma 4 31B vs Mistral Small 4
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Gemma 4 31B من Google وMistral Small 4 من Mistral AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Gemma 4 31B نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Mistral Small 4 سياقًا بحجم 256K رمز بسعر $0.10/$0.30 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemma 4 31B
استدلال منطقي مفتوح الأوزاننموذج Gemma 4 31B من Google مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 80 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 81/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
68.5%
Mistral Small 4
استدلال فائق السرعةنموذج Mistral Small 4 من Mistral AI مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 256K وسرعة 120 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 48/100 (بتكلفة $0.1/$0.3 لكل مليون رمز).
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
أهم الفروقات في لمحة
- Gemma 4 31B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemma 4 31B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
- Mistral Small 4 is faster at 120 tok/s vs 80 tok/s.
- Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 44.5%).
| Feature | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 48 |
Provider | Mistral AI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 44.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 4 31B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 77%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 80 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 480 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (31B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 256K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 120 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 340 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (24B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.12 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 12K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemma-4-31b | mistral-small-4-latest |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | January 2026 |
| Architecture | Dense open reasoning transformer with native thinking | Next-Gen Compact Multimodal Transformer |
| Parameters | 31B | 24B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.03/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 67 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemma 4 31B vs Mistral Small 4: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Mistral Small 4?
Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral Small 4 is faster, generating 120 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 4 31B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral Small 4 has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
Gemma 4 31B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Gemma 4 31B (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وMistral Small 4 (مثالي لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemma 4 31B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Mistral Small 4 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemma 4 31B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Gemma 4 31B أم Mistral Small 4؟+
يتصدر Gemma 4 31B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Gemma 4 31B وMistral Small 4؟+
يبلغ سعر Gemma 4 31B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Mistral Small 4 نحو $0.10 / $0.30. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemma 4 31B الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Gemma 4 31B سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 256K رمز لنموذج Mistral Small 4، بينما يتفوق Mistral Small 4 في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemma 4 31B ضد Gemma 4 26B A4B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Gemma 4 31B ضد Llama 3.3 70B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Gemma 4 E2B ضد Gemma 4 31B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Mistral Small 4 ضد Claude Haiku 5.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Mistral Small 4 ضد GPT-4.1 mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning ضد Mistral Small 4: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Google وMistral AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).