Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Mistral Medium 3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct da NVIDIA e Mistral Medium 3 da Mistral AI são dois modelos de IA de destaque. O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.35/$0.70 por milhão de tokens, enquanto o Mistral Medium 3 oferece 131.1K tokens de contexto a $0.40/$2.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
Modelo Base de Pesos AbertosO Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct da NVIDIA é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 80 tokens/s, índice de inteligênc
$0.35 / 1M
$0.70 / 1M
128K tokens
41.2%
Mistral Medium 3
Modelo Base de Pesos AbertosO Mistral Medium 3 da Mistral AI é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 131K, velocidade de 85 tokens/s, índice de inteligência de 47/10
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
131.1K tokens
40.5%
Principais Diferenças em Resumo
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Medium 3 has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Mistral Medium 3 is faster at 85 tok/s vs 80 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct leads on SWE-bench coding (41.2% vs 40.5%).
| Feature | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Mistral Medium 3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 47 |
Provider | NVIDIA | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.70 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.21 / 1M | $0.35 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41.2% | 40.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 58.5% | 57.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.10 / 1M |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 58.5%)
- Taxa de transferência rápida de 80 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 450 ms
- Pesos abertos (70B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Mistral Medium 3 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 131K com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 40.5% · GPQA Diamond 57.5%)
- Taxa de transferência rápida de 85 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 480 ms
- Pesos abertos (Confidential (~70B)) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Mistral Medium 3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.28 | $0.35 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Mistral Medium 3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-70b | mistral-medium-3-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | March 2025 |
| Architecture | RLHF Aligned Llama 3.1 Derivative | Enterprise Multimodal Transformer |
| Parameters | 70B | Confidential (~70B) |
| 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 ($0.35/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.4/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.1/1M tokens | Cached input at $0.1/1M 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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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 |
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Mistral Medium 3: Respostas Rápidas (FAQ)
Which model is faster?
Mistral Medium 3 is faster, generating 85 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is cheaper at $0.21 per 1M tokens blended, compared with $0.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
Mistral Medium 3 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
Veredito
Tanto Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Mistral Medium 3 (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct lidera em inteligência geral e programação, Mistral Medium 3 oferece geração mais rápida e Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ou Mistral Medium 3?+
Nas avaliações de inteligência e código, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ou Mistral Medium 3?+
O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct custa $0.35 / $0.70 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Mistral Medium 3 custa $0.40 / $2.00. No custo combinado, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct suporta 128K tokens de contexto contra 131.1K tokens do Mistral Medium 3, enquanto Mistral Medium 3 entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da NVIDIA e Mistral AI e benchmarks independentes (2026).