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 de NVIDIA et Mistral Small 4 de Mistral AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Nemotron Cascade 2 30B A3B propose une fenêtre de contexte de 256K tokens au tarif de $0.10/$0.25 par million de tokens, tandis que Mistral Small 4 offre 256K tokens de contexte à $0.10/$0.30 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Nemotron Cascade 2 30B A3B
Raisonnement à Poids OuvertsNemotron Cascade 2 30B A3B de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 155 tokens/s, un indice d’intelligence de 4
$0.10 / 1M
$0.25 / 1M
256K tokens
39.5%
Mistral Small 4
Inférence Ultra-RapideMistral Small 4 de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 120 tokens/s, un indice d’intelligence de 4
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
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.
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.
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.
Nemotron Cascade 2 30B A3B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 55.2%)
- Débit rapide de 155 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 270 ms
- Poids ouverts (30B (3B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- Débit rapide de 120 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 340 ms
- Poids ouverts (24B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- 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 | 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Nemotron Cascade 2 30B A3B (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Mistral Small 4 (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Mistral Small 4 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Nemotron Cascade 2 30B A3B assure un débit supérieur et Nemotron Cascade 2 30B A3B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron Cascade 2 30B A3B ou Mistral Small 4 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Mistral Small 4 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Nemotron Cascade 2 30B A3B et Mistral Small 4 ?+
Nemotron Cascade 2 30B A3B est facturé $0.10 / $0.25 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.10 / $0.30 pour Mistral Small 4. En coût pondéré, Nemotron Cascade 2 30B A3B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Nemotron Cascade 2 30B A3B prend en charge 256K tokens contre 256K tokens pour Mistral Small 4. Côté vitesse de génération, Nemotron Cascade 2 30B A3B 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 NVIDIA et Mistral AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).