Mistral NeMo vs Mixtral 8x22B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AI का Mistral NeMo और Mistral AI का Mixtral 8x22B दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Mistral NeMo में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.15/$0.15 प्रति 1M टोकन है, जबकि Mixtral 8x22B में 65.5K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $1.20/$1.20 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Mistral NeMo
ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडलMistral AI का Mistral NeMo प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.15/$0.15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 39/100 इंटेलीजेंस स
$0.15 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
29%
Mixtral 8x22B
ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडलMistral AI का Mixtral 8x22B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 66K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 55 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.2/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 44/100 इंटेलीजेंस स्क
$1.20 / 1M
$1.20 / 1M
65.5K tokens
36%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Mistral NeMo is 8.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral NeMo has a larger context window (128K vs 66K tokens).
- Mistral NeMo is faster at 90 tok/s vs 55 tok/s.
- Mixtral 8x22B leads on SWE-bench coding (36.0% vs 29.0%).
| Feature | Mistral NeMo | Mixtral 8x22B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 39 | 44 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $1.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $1.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.78 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 65.5K tokens~98 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 29% | 36% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 44.5% | 51.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.60 / 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.
Mistral NeMo · Strengths & Key Advantages
- 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 29% · GPQA Diamond 44.5%)
- 90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 400ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (12B) — 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
Mixtral 8x22B · Strengths & Key Advantages
- 66K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 51.2%)
- 55 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 700ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (141B total (39B MoE)) — 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 | Mistral NeMo | Mixtral 8x22B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.08 | $0.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mistral NeMo | Mixtral 8x22B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-nemo-latest | mixtral-8x22b-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-07 | 2024-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | March 2024 |
| Architecture | Dense Transformer with Tekken Tokenizer | Sparse Mixture-of-Experts (8x22B) |
| Parameters | 12B | 141B total (39B active MoE) |
| 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 ($1.2/1M in) across full 66K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.6/1M 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) · 87 GB VRAM (4-bit Quantized) · 303 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 Mixtral 8x22B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral NeMo or Mixtral 8x22B?
Mixtral 8x22B is more intelligent. It scores 44 compared with 39 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral NeMo is faster, generating 90 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral NeMo is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $0.78 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral NeMo has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.70s.
Which model has a larger context window?
Mistral NeMo has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 65.5K tokens.
निष्कर्ष
Mistral NeMo (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Mixtral 8x22B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Mixtral 8x22B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Mistral NeMo तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Mistral NeMo बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Mistral NeMo या Mixtral 8x22B में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Mixtral 8x22B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Mistral NeMo और Mixtral 8x22B में किसका API सस्ता है?+
Mistral NeMo की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.15 / $0.15 प्रति 1M टोकन है और Mixtral 8x22B की $1.20 / $1.20 है। समग्र लागत में Mistral NeMo अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Mistral NeMo में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Mixtral 8x22B में 65.5K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Mistral NeMo 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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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.
स्रोत: Mistral AI और Mistral AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।