GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

NVIDIA का Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning और Mistral AI का Mistral Small 4 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.20/$0.60 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।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning

नेटिव मल्टीमॉडल AI

NVIDIA का Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 105 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजे

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Mistral AI

Mistral Small 4

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

Mistral 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

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

44.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Mistral Small 4 is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mistral Small 4 is faster at 120 tok/s vs 105 tok/s.
  • Mistral Small 4 leads on SWE-bench coding (44.5% vs 42.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningMistral Small 4
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4848
Provider
NVIDIAMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.10 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.60 / 1M$0.30 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.14 / 1M$0.07 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
256K tokens~384 A4 pages of text256K tokens~384 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s120 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
42%44.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
56.5%56%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$0.03 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Mistral Small 4
+2.5% SWE-bench lead
Cost
Mistral Small 4
2.0x cheaper monthly runtime
Speed
Mistral Small 4
+14% faster generation
Context
Tied
256K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningMistral Small 4
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

42%vs44.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

56.5%vs56%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

77.2%vs78%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1310ptsvs1315pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

36.5%vs38%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

66%vs66%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

78%vs80%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs120 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning0.38s
Mistral Small 40.34s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning5.14s
Mistral Small 44.51s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
Mistral Small 4 Monthly API Bill
$0.47 / month
$0.1/1M in · $0.3/1M out
Mistral Small 4 saves approximately $0.45 / month (49%) under this workload.2.0x Savings

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning · Strengths & Key Advantages

  • 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 56.5%)
  • 105 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 380ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (30B (3B 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

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.

MetricNemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningMistral Small 4
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.22$0.12
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
28K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
12K12K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningMistral Small 4
Official API Model ID (SDK)nemotron-3-nano-omni-30b-a3bmistral-small-4-latest
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-042026-03
Knowledge CutoffFebruary 2026January 2026
ArchitectureOmnimodal Sparse MoE (30B Total / 3B Active)Next-Gen Compact Multimodal Transformer
Parameters30B (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 CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.2/1M in) across full 256K windowFlat rate ($0.1/1M in) across full 256K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.03/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, vision, audiotext, vision
Output Modalitiestexttext

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which model is faster?

Mistral Small 4 is faster, generating 120 tokens per second compared with 105 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral Small 4 is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (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 0.38s.

निष्कर्ष

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, 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: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Mistral Small 4 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Mistral Small 4 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning या Mistral Small 4 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning और Mistral Small 4 में किसका API सस्ता है?+

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.20 / $0.60 प्रति 1M टोकन है और Mistral Small 4 की $0.10 / $0.30 है। समग्र लागत में Mistral Small 4 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Mistral Small 4 में 256K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Mistral Small 4 तेज़ है।

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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: NVIDIA और Mistral AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।