হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Mistral Medium 3 vs Mistral Small 3

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Mistral Medium 3 vs Mistral Small 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI-এর Mistral Medium 3 এবং Mistral AI-এর Mistral Small 3 হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Mistral Medium 3 মডেলে রয়েছে 131.1K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.40/$2.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Mistral Small 3 মডেলে রয়েছে 32K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.10/$0.30 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Mistral AI

Mistral Medium 3

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

Mistral AI-এর Mistral Medium 3 হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 131K কনটেক্সট উইন্ডো, 85 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.4/$2 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 47/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40.5%

Mistral AI

Mistral Small 3

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

Mistral AI-এর Mistral Small 3 হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 32K কনটেক্সট উইন্ডো, 105 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.1/$0.3 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 41/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

31.5%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Mistral Small 3 is 5.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mistral Medium 3 has a larger context window (131K vs 32K tokens).
  • Mistral Small 3 is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
  • Mistral Medium 3 leads on SWE-bench coding (40.5% vs 31.5%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যMistral Medium 3Mistral Small 3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4741
Provider
Mistral AIMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.40 / 1M$0.10 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.00 / 1M$0.30 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.35 / 1M$0.09 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text32K tokens~48 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s105 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
40.5%31.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
57.5%46.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.10 / 1M$0.05 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Mistral Medium 3
+9.0% SWE-bench lead
খরচ
Mistral Small 3
5.2x cheaper monthly runtime
স্পিড
Mistral Small 3
+24% faster generation
কনটেক্সট
Mistral Medium 3
131.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Mistral Medium 3Mistral Small 3
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

40.5%vs31.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

57.5%vs46.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

79.5%vs70.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1310ptsvs1238pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

36%vs27%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

68%vs52%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

77%vs64%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs105 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Mistral Medium 30.48s
Mistral Small 30.38s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mistral Medium 36.36s
Mistral Small 35.14s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Mistral Medium 3 মাসিক API বিল
$2.55 / month
$0.4/1M in · $2/1M out
Mistral Small 3 মাসিক API বিল
$0.50 / month
$0.1/1M in · $0.3/1M out
Mistral Small 3 saves approximately $2.06 / month (81%) under this workload.5.2x Savings

Mistral Medium 3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 131K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 40.5% · GPQA Diamond 57.5%)
  • 85 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 480ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (Confidential (~70B)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

Mistral Small 3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 32K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 31.5% · GPQA Diamond 46.5%)
  • 105 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 380ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (24B) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricMistral Medium 3Mistral Small 3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.35$0.08
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
35K25K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যMistral Medium 3Mistral Small 3
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)mistral-medium-3-latestmistral-small-3-latest
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2025-052025-01
নলেজ কাটঅফMarch 2025December 2024
আর্কিটেকচারEnterprise Multimodal TransformerCompact Dense Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidential (~70B)24B
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.4/1M)পূর্ণ 32K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.1/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 52 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext
আউটপুট মডালিটিtexttext

Mistral Medium 3 vs Mistral Small 3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral Medium 3 or Mistral Small 3?

Mistral Medium 3 is more intelligent. It scores 47 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Mistral Small 3 is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral Small 3 is cheaper at $0.09 per 1M tokens blended, compared with $0.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Mistral Small 3 has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.48s.

Which model has a larger context window?

Mistral Medium 3 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Mistral Medium 3 (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Mistral Small 3 (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Mistral Medium 3 এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Mistral Small 3 সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Mistral Small 3 সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Mistral Medium 3 নাকি Mistral Small 3 কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Mistral Medium 3 এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Mistral Medium 3 এবং Mistral Small 3-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Mistral Medium 3-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.40 / $2.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Mistral Small 3-এর মূল্য $0.10 / $0.30। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Mistral Small 3 বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Mistral Medium 3 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 131.1K টোকেন এবং Mistral Small 3 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 32K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Mistral Small 3 দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Mistral AI ও Mistral AI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।