Head-to-Head Model Comparison

Gemini 1.5 Flash-8B vs Ministral 8B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 1.5 Flash-8B vs Ministral 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 1.5 Flash-8B от Google и Ministral 8B от Mistral AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Gemini 1.5 Flash-8B предлагает контекстное окно 1.05M токенов по цене $0.04/$0.15 за 1 млн токенов, а Ministral 8B — контекст 128K токенов по цене $0.10/$0.10 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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:
Google

Gemini 1.5 Flash-8B

Нативная мультимодальная ИИ

Gemini 1.5 Flash-8B от Google — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 160 ток/с и индекс интеллекта 37/100 (по це

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.04 / 1M

Output Token:

$0.15 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

24.5%

Mistral AI

Ministral 8B

Компактная экономичная модель

Ministral 8B от Mistral AI — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 110 ток/с и индекс интеллекта 38/100 (по цене $0.

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

Ключевые отличия кратко

  • Gemini 1.5 Flash-8B is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • Gemini 1.5 Flash-8B is faster at 160 tok/s vs 110 tok/s.
  • Ministral 8B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 24.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 1.5 Flash-8BMinistral 8B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3738
Provider
GoogleMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.04 / 1M$0.10 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.15 / 1M$0.10 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.03 / 1M$0.07 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
24.5%32.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
38.2%41.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.05 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Ministral 8B
+8.0% SWE-bench lead
Cost
Gemini 1.5 Flash-8B
1.5x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 1.5 Flash-8B
+45% faster generation
Context
Gemini 1.5 Flash-8B
1.05M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Gemini 1.5 Flash-8BMinistral 8B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

24.5%vs32.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

38.2%vs41.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

58.6%vs60.1%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1220ptsvs1235pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

3.5%vs4.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

16.5%vs21%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

17.8%vs21.8%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

31.4%vs35.8%
AIME (Advanced Math Competition)

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

34.5%vs41.2%
Long-Context Reasoning

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

69.2%vs65.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs110 tok/s

Задержка и скорость ответа

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
Gemini 1.5 Flash-8B0.25s
Ministral 8B0.33s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 1.5 Flash-8B3.38s
Ministral 8B4.88s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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)
Gemini 1.5 Flash-8B Monthly API Bill
$0.21 / month
$0.0375/1M in · $0.15/1M out
Ministral 8B Monthly API Bill
$0.32 / month
$0.1/1M in · $0.1/1M out
Gemini 1.5 Flash-8B saves approximately $0.11 / month (35%) under this workload.1.5x Savings

Gemini 1.5 Flash-8B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1.0M и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 38.2%)
  • Высокая скорость генерации 160 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 250 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $0.0375/$0.15 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Ministral 8B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 41.5%)
  • Высокая скорость генерации 110 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 330 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $0.1/$0.1 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini 1.5 Flash-8BMinistral 8B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.04$0.08
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
18K21K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 1.5 Flash-8BMinistral 8B
Official API Model ID (SDK)models/gemini-1-5-flash-8bministral-8b-latest
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKMistral AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2024-102024-10
Knowledge CutoffMay 2024October 2024
ArchitectureHigh-Throughput Multimodal TransformerCompact Dense Transformer with Interleaved Sliding Window
Parameters8B8B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensFlat rate ($0.1/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.01/1M with configurable TTLCached input at $0.05/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)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 & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedMistral AI Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext
Output Modalitiestexttext

Gemini 1.5 Flash-8B vs Ministral 8B: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 1.5 Flash-8B or Ministral 8B?

Ministral 8B is more intelligent. It scores 38 compared with 37 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 1.5 Flash-8B is faster, generating 160 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 1.5 Flash-8B is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 1.5 Flash-8B has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.33s.

Which model has a larger context window?

Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.

Вердикт

И Gemini 1.5 Flash-8B (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Ministral 8B (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Ministral 8B лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini 1.5 Flash-8B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Gemini 1.5 Flash-8B выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Gemini 1.5 Flash-8B или Ministral 8B?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Ministral 8B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Gemini 1.5 Flash-8B или Ministral 8B?+

Тариф Gemini 1.5 Flash-8B составляет $0.04 / $0.15 за 1 млн входных/выходных токенов, а Ministral 8B — $0.10 / $0.10. По смешанной стоимости выгоднее Gemini 1.5 Flash-8B.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Gemini 1.5 Flash-8B поддерживает контекст 1.05M токенов против 128K токенов у Ministral 8B, а по скорости генерации токенов лидирует Gemini 1.5 Flash-8B.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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.

Официальные источники: Официальная документация API Google и Mistral AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).