Mistral NeMo vs Nemotron Mini 4B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral NeMo da Mistral AI e Nemotron Mini 4B Instruct da NVIDIA são dois modelos de IA de destaque. O Mistral NeMo oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.15/$0.15 por milhão de tokens, enquanto o Nemotron Mini 4B Instruct oferece 128K tokens de contexto a $0.05/$0.15 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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Mistral NeMo
Modelo Base de Pesos AbertosO Mistral NeMo 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 128K, velocidade de 90 tokens/s, índice de inteligência de 39/100 e
$0.15 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
29%
Nemotron Mini 4B Instruct
Modelo Base de Pesos AbertosO Nemotron Mini 4B 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 160 tokens/s, índice de inteligência de
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
22%
Principais Diferenças em Resumo
- Nemotron Mini 4B Instruct is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron Mini 4B Instruct is faster at 160 tok/s vs 90 tok/s.
- Mistral NeMo leads on SWE-bench coding (29.0% vs 22.0%).
| Feature | Mistral NeMo | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 39 | 35 |
Provider | Mistral AI | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.15 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.04 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 29% | 22% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 44.5% | 38% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.02 / 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.
Mistral NeMo · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 29% · GPQA Diamond 44.5%)
- Taxa de transferência rápida de 90 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 400 ms
- Pesos abertos (12B) 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
Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 4K tokens (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- Taxa de transferência rápida de 160 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 250 ms
- Pesos abertos (4B) 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 | Mistral NeMo | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.08 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mistral NeMo | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-nemo-latest | nemotron-mini-4b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-07 | 2024-08 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | June 2024 |
| Architecture | Dense Transformer with Tekken Tokenizer | Pruned and Distilled Compact Transformer |
| Parameters | 12B | 4B |
| 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 ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.02/1M 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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 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 Nemotron Mini 4B Instruct: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral NeMo or Nemotron Mini 4B Instruct?
Mistral NeMo is more intelligent. It scores 39 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron Mini 4B Instruct is faster, generating 160 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Mini 4B Instruct is cheaper at $0.04 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Mini 4B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.40s.
Veredito
Tanto Mistral NeMo (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Nemotron Mini 4B Instruct (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Mistral NeMo lidera em inteligência geral e programação, Nemotron Mini 4B Instruct oferece geração mais rápida e Nemotron Mini 4B Instruct apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Mistral NeMo ou Nemotron Mini 4B Instruct?+
Nas avaliações de inteligência e código, Mistral NeMo leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Mistral NeMo ou Nemotron Mini 4B Instruct?+
O Mistral NeMo custa $0.15 / $0.15 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Nemotron Mini 4B Instruct custa $0.05 / $0.15. No custo combinado, Nemotron Mini 4B Instruct é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Mistral NeMo suporta 128K tokens de contexto contra 128K tokens do Nemotron Mini 4B Instruct, enquanto Nemotron Mini 4B Instruct 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 Mistral AI e NVIDIA e benchmarks independentes (2026).