Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning by NVIDIA and Mistral Small 4 by Mistral AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Mistral Small 4 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Mistral Small 4 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 256K tokens. In latency-sensitive production environments, Mistral Small 4 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
অমনি MoEUnified omnimodal MoE combining টেক্সট, উচ্চ-রেজোলিউশন ভিশন, এবং direct অডিও ইনজেশন সহ ধাপে ধাপে রিজনিং.
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
42%
Mistral Small 4
দ্রুত প্রোডাকশনকমপ্যাক্ট 2026 প্রোডাকশন ইঞ্জিন combining 256K কনটেক্সট, লাইটওয়েট hybrid রিজনিং, নেটিভ ভিশন, এবং আল্ট্রা-দ্রুত থ্রুপুট.
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Mistral Small 4 is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Small 4 is faster at 120 tok/s vs 105 tok/s.
- Mistral Small 4 leads on SWE-bench coding (44.5% vs 42.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 48 |
Provider | NVIDIA | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 44.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.03 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- নেটিভ tri-modal অনুধাবন জুড়ে টেক্সট, উচ্চ-res ভিশন, এবং অডিও streams
- 3B সক্রিয় প্যারামিটার ইনফারেন্স গতি সহ 256K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
- ওপেন-ওয়েটস deployable এর ওপর এজ robotics এবং লোকাল workstation rigs
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- স্পিচ প্রজন্ম হয় টেক্সট-শুধুমাত্র (প্রয়োজন হয় external TTS এর জন্য ভয়েস responses)
- Trails বিশেষায়িত 100B+ মডেলগুলো এর ওপর প্রতিযোগিতামূলক কোডিং
Mistral Small 4 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Colossal 256K কনটেক্সট উইন্ডো মধ্যে কমপ্যাক্ট 24B ওপেন framework
- Blazing 120 টোকেন/sec গতি সহ 340ms সময়-প্রতি-প্রথম-টোকেন
- Integrated hybrid রিজনিং effort এবং নেটিভ ভিজ্যুয়াল অনুধাবন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Outperformed দ্বারা ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার ফ্ল্যাগশিপ titans এর ওপর গবেষণা-level physics
- ভিজ্যুয়াল রেজোলিউশন সীমিত প্রতি মানদণ্ড নথি tiles
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.12 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 12K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | nemotron-3-nano-omni-30b-a3b | mistral-small-4-latest |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-03 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Omnimodal Sparse MoE (30B Total / 3B Active) | Next-Gen Compact Multimodal Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 30B (3B active MoE) | 24B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | পূর্ণ 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.03/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API 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 কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল 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 বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 65 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 ক্লাসিফিকেশন | Open-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 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision, audio | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which model is faster?
Mistral Small 4 is faster, generating 120 tokens per second compared with 105 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Small 4 is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (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 0.38s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning if your priority is Interactive robotics, smart camera analysis, and multimodal customer kiosks. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Mistral Small 4 if your workflow prioritizes High-volume agent orchestration, low-cost document parsing, and edge deployments. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning compare to Mistral Small 4 in API token pricing and cost per token?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning costs $0.20 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas Mistral Small 4 costs $0.10 input and $0.30 output. Overall, Mistral Small 4 is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Mistral Small 4?+
Both Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning and Mistral Small 4 offer an identical context window of 256K tokens (~192k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Mistral Small 4?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning scores 42% on SWE-bench Verified while Mistral Small 4 scores 44.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Mistral Small 4 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning and Mistral Small 4?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Mistral Small 4 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning and Mistral Small 4?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning generates approximately 105 tokens per second, while Mistral Small 4 delivers 120 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Mistral Small 4 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning and Mistral Small 4 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Mistral Small 4 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemma 4 31B vs Mistral Small 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Small 4 vs Claude Haiku 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Small 4 vs GPT-4.1 mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Cascade 2 30B A3B vs Mistral Small 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
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: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs