Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Ministral 3B de Mistral AI et Gemini 1.5 Flash-8B de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Ministral 3B propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.04/$0.04 par million de tokens, tandis que Gemini 1.5 Flash-8B offre 1.05M tokens de contexte à $0.04/$0.15 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Ministral 3B
Modèle Léger et ÉconomiqueMinistral 3B de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 180 tokens/s, un indice d’intelligence d
$0.04 / 1M
$0.04 / 1M
128K tokens
22.1%
Gemini 1.5 Flash-8B
IA Multimodale NativeGemini 1.5 Flash-8B de Google est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intellige
$0.04 / 1M
$0.15 / 1M
1.05M tokens
24.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Ministral 3B is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Ministral 3B is faster at 180 tok/s vs 160 tok/s.
- Gemini 1.5 Flash-8B leads on SWE-bench coding (24.5% vs 22.1%).
| Caractéristique | Ministral 3B | Gemini 1.5 Flash-8B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 33 | 37 |
Provider | Mistral AI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.04 / 1M | $0.04 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.04 / 1M | $0.15 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 22.1% | 24.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 32.5% | 38.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.01 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Ministral 3B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 22.1% · GPQA Diamond 32.5%)
- Débit rapide de 180 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 210 ms
- Tarification API optimisée ($0.04/$0.04 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Gemini 1.5 Flash-8B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 38.2%)
- Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 250 ms
- Tarification API optimisée ($0.0375/$0.15 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Ministral 3B | Gemini 1.5 Flash-8B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Ministral 3B | Gemini 1.5 Flash-8B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | ministral-3b-latest | models/gemini-1-5-flash-8b |
| API Protocol | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2024-10 | 2024-10 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | May 2024 |
| Architecture | Ultra-Compact Dense Transformer | High-Throughput Multimodal Transformer |
| Parameters | 3B | 8B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.04/1M in) across full 128K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Implicit + Explicit Context Caching at $0.01/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Ministral 3B or Gemini 1.5 Flash-8B?
Gemini 1.5 Flash-8B is more intelligent. It scores 37 compared with 33 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Ministral 3B is faster, generating 180 tokens per second compared with 160 tokens per second.
Which model has lower latency?
Ministral 3B has lower latency, with a time to first token of 0.21s compared with 0.25s.
Which model has a larger context window?
Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.
Verdict
Ministral 3B (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 1.5 Flash-8B (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 1.5 Flash-8B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Ministral 3B assure un débit supérieur et Ministral 3B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Ministral 3B ou Gemini 1.5 Flash-8B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 1.5 Flash-8B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Ministral 3B et Gemini 1.5 Flash-8B ?+
Ministral 3B est facturé $0.04 / $0.04 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.04 / $0.15 pour Gemini 1.5 Flash-8B. En coût pondéré, Ministral 3B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Ministral 3B prend en charge 128K tokens contre 1.05M tokens pour Gemini 1.5 Flash-8B. Côté vitesse de génération, Ministral 3B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Mistral AI et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).