Mistral NeMo vs Nemotron Mini 4B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral NeMo von Mistral AI und Nemotron Mini 4B Instruct von NVIDIA gehören zu den führenden KI-Modellen. Mistral NeMo bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.15/$0.15 pro 1M Tokens, während Nemotron Mini 4B Instruct 128K Tokens Kontext zu $0.05/$0.15 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Mistral NeMo
Open-Weights-BasismodellMistral NeMo von Mistral AI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 90 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 39/100 und $0.15/$0.15 pro 1M Token.
$0.15 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
29%
Nemotron Mini 4B Instruct
Open-Weights-BasismodellNemotron Mini 4B Instruct von NVIDIA ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 160 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 35/100 und $0.05/$0.15 pro
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
22%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Nemotron Mini 4B Instruct is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron Mini 4B Instruct is faster at 160 tok/s vs 90 tok/s.
- Mistral NeMo leads on SWE-bench coding (29.0% vs 22.0%).
| Feature | Mistral NeMo | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 39 | 35 |
Provider | Mistral AI | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.15 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.04 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 29% | 22% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 44.5% | 38% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.02 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral NeMo · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 29% · GPQA Diamond 44.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 90 Token/Sekunde bei nur 400 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (12B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 160 Token/Sekunde bei nur 250 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (4B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Mistral NeMo | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.08 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mistral NeMo | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-nemo-latest | nemotron-mini-4b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-07 | 2024-08 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | June 2024 |
| Architecture | Dense Transformer with Tekken Tokenizer | Pruned and Distilled Compact Transformer |
| Parameters | 12B | 4B |
| 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) | Flat rate ($0.15/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.02/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Mistral NeMo vs Nemotron Mini 4B Instruct: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral NeMo or Nemotron Mini 4B Instruct?
Mistral NeMo is more intelligent. It scores 39 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron Mini 4B Instruct is faster, generating 160 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Mini 4B Instruct is cheaper at $0.04 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Mini 4B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.40s.
Fazit
Sowohl Mistral NeMo (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Nemotron Mini 4B Instruct (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Mistral NeMo führt bei komplexem Reasoning und Coding, Nemotron Mini 4B Instruct liefert den höheren Token-Durchsatz und Nemotron Mini 4B Instruct ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Mistral NeMo oder Nemotron Mini 4B Instruct?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Mistral NeMo vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Mistral NeMo und Nemotron Mini 4B Instruct?+
Mistral NeMo kostet $0.15 / $0.15 pro 1M Input-/Output-Tokens, Nemotron Mini 4B Instruct liegt bei $0.05 / $0.15. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Nemotron Mini 4B Instruct günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Mistral NeMo bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Nemotron Mini 4B Instruct. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Nemotron Mini 4B Instruct vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Mistral AI und NVIDIA, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).