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

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
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning от NVIDIA и Mistral Small 4 от Mistral AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning предлагает контекстное окно 256K токенов по цене $0.20/$0.60 за 1 млн токенов, а Mistral Small 4 — контекст 256K токенов по цене $0.10/$0.30 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:
NVIDIA

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning

Нативная мультимодальная ИИ

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 256K, скорость 105 ток/с и индекс интел

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

Сверхбыстрый инференс

Mistral Small 4 от Mistral AI — специализированная ИИ-модель для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, обеспечивающая контекстное окно 256K, скорость 120 ток/с и индекс интеллекта 48/100 (по це

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

44.5%

Ключевые отличия кратко

  • 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

Кто лидирует в каждой категории?

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

Результаты проверенных бенчмарков

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

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
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

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)
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

  • Контекстное окно 256K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 56.5%)
  • Высокая скорость генерации 105 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 380 мс
  • Открытые веса модели (30B (3B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 256K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
  • Высокая скорость генерации 120 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 340 мс
  • Открытые веса модели (24B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • 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.

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

Технические характеристики

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: Быстрые ответы (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.

Вердикт

И Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Mistral Small 4 (Оптимально для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning лидирует в сложных тестах логики и кода, Mistral Small 4 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Mistral Small 4 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning или Mistral Small 4?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning или Mistral Small 4?+

Тариф Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning составляет $0.20 / $0.60 за 1 млн входных/выходных токенов, а Mistral Small 4 — $0.10 / $0.30. По смешанной стоимости выгоднее Mistral Small 4.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning поддерживает контекст 256K токенов против 256K токенов у Mistral Small 4, а по скорости генерации токенов лидирует Mistral Small 4.

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.

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