Gemma 4 31B vs Mistral Small 4
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Google का Gemma 4 31B और Mistral AI का Mistral Small 4 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemma 4 31B में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Mistral Small 4 में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.10/$0.30 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Gemma 4 31B
ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडलGoogle का Gemma 4 31B ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 81/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
68.5%
Mistral Small 4
अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसीMistral AI का Mistral Small 4 रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 120 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.3 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Gemma 4 31B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemma 4 31B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
- Mistral Small 4 is faster at 120 tok/s vs 80 tok/s.
- Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 44.5%).
| Feature | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 48 |
Provider | Mistral AI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 44.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkसत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 4 31B · Strengths & Key Advantages
- 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 77%)
- 80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 480ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (31B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
- पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- 120 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 340ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (24B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
- पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.12 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 12K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemma-4-31b | mistral-small-4-latest |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | January 2026 |
| Architecture | Dense open reasoning transformer with native thinking | Next-Gen Compact Multimodal Transformer |
| Parameters | 31B | 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.03/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | 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) · 67 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | 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, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemma 4 31B vs Mistral Small 4: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Mistral Small 4?
Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral Small 4 is faster, generating 120 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 4 31B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (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 0.48s.
Which model has a larger context window?
Gemma 4 31B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.
निष्कर्ष
Gemma 4 31B (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Mistral Small 4 (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemma 4 31B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Mistral Small 4 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemma 4 31B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemma 4 31B या Mistral Small 4 में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemma 4 31B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Gemma 4 31B और Mistral Small 4 में किसका API सस्ता है?+
Gemma 4 31B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Mistral Small 4 की $0.10 / $0.30 है। समग्र लागत में Gemma 4 31B अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Gemma 4 31B में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Mistral Small 4 में 256K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Mistral Small 4 तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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स्रोत: Google और Mistral AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।