Nemotron Cascade 2 30B A3B vs Mistral Small 4
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Cascade 2 30B A3B von NVIDIA und Mistral Small 4 von Mistral AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Nemotron Cascade 2 30B A3B bietet ein Kontextfenster von 256K Tokens bei API-Preisen von $0.10/$0.25 pro 1M Tokens, während Mistral Small 4 256K Tokens Kontext zu $0.10/$0.30 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Nemotron Cascade 2 30B A3B
Open-Weights-Reasoning-ModellNemotron Cascade 2 30B A3B von NVIDIA ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 256K Kontextfenster, 155 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 46/100 und $0.1/
$0.10 / 1M
$0.25 / 1M
256K tokens
39.5%
Mistral Small 4
Ultraschnelle Echtzeit-InferenzMistral Small 4 von Mistral AI ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 256K Kontextfenster, 120 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 48/100 und $0.1/$0.3 pro 1M Token.
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Nemotron Cascade 2 30B A3B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron Cascade 2 30B A3B is faster at 155 tok/s vs 120 tok/s.
- Mistral Small 4 leads on SWE-bench coding (44.5% vs 39.5%).
| Feature | Nemotron Cascade 2 30B A3B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 48 |
Provider | NVIDIA | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.25 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.06 / 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 | 155 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 39.5% | 44.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55.2% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.03 / 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.
Nemotron Cascade 2 30B A3B · Strengths & Key Advantages
- 256K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 55.2%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 155 Token/Sekunde bei nur 270 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (30B (3B MoE)) 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
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- 256K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 120 Token/Sekunde bei nur 340 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (24B) 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 | Nemotron Cascade 2 30B A3B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.11 | $0.12 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 11K | 12K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Cascade 2 30B A3B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-cascade-2-30b-a3b | mistral-small-4-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-03 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | January 2026 |
| Architecture | Cascaded Speculative MoE (30B Total / 3B Active) | Next-Gen Compact Multimodal Transformer |
| Parameters | 30B (3B active MoE) | 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) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Cached input at $0.03/1M 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) · 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) · 65 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 | 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron Cascade 2 30B A3B vs Mistral Small 4: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Cascade 2 30B A3B or Mistral Small 4?
Mistral Small 4 is more intelligent. It scores 48 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron Cascade 2 30B A3B is faster, generating 155 tokens per second compared with 120 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Cascade 2 30B A3B is cheaper at $0.06 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Cascade 2 30B A3B has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.34s.
Fazit
Sowohl Nemotron Cascade 2 30B A3B (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Mistral Small 4 (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Mistral Small 4 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Nemotron Cascade 2 30B A3B liefert den höheren Token-Durchsatz und Nemotron Cascade 2 30B A3B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Nemotron Cascade 2 30B A3B oder Mistral Small 4?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Mistral Small 4 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Nemotron Cascade 2 30B A3B und Mistral Small 4?+
Nemotron Cascade 2 30B A3B kostet $0.10 / $0.25 pro 1M Input-/Output-Tokens, Mistral Small 4 liegt bei $0.10 / $0.30. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Nemotron Cascade 2 30B A3B günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Nemotron Cascade 2 30B A3B bietet 256K Tokens Kontext gegenüber 256K Tokens bei Mistral Small 4. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Nemotron Cascade 2 30B A3B 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 NVIDIA und Mistral AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).