Head-to-Head Model Comparison

Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI tarafından geliştirilen Ministral 3B ve Google tarafından sunulan Gemini 1.5 Flash-8B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Ministral 3B, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.04/$0.04 fiyat sunarken; Gemini 1.5 Flash-8B, 1.05M token bağlam penceresi ve $0.04/$0.15 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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:
Mistral AI

Ministral 3B

Hafif ve Ekonomik Model

Mistral AI tarafından geliştirilen Ministral 3B; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 180 token/sn hız, 33/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.04/$0.04 fiyatlandı

Intelligence Index33 / 100
Input Token:

$0.04 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22.1%

Google

Gemini 1.5 Flash-8B

Yerel Çok Modlu Yapay Zeka

Google tarafından geliştirilen Gemini 1.5 Flash-8B; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 1.0M bağlam penceresi, 160 token/sn hız, 37/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.0375/$0.15 fiyatl

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.04 / 1M

Output Token:

$0.15 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

24.5%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • Ministral 3B is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • Ministral 3B is faster at 180 tok/s vs 160 tok/s.
  • Gemini 1.5 Flash-8B leads on SWE-bench coding (24.5% vs 22.1%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMinistral 3BGemini 1.5 Flash-8B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3337
Provider
Mistral AIGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.04 / 1M$0.04 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.04 / 1M$0.15 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.03 / 1M$0.03 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
180 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
22.1%24.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
32.5%38.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.01 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 1.5 Flash-8B
+2.4% SWE-bench lead
Cost
Ministral 3B
1.6x cheaper monthly runtime
Speed
Ministral 3B
+13% faster generation
Context
Gemini 1.5 Flash-8B
1.05M tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Ministral 3BGemini 1.5 Flash-8B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

22.1%vs24.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

32.5%vs38.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

49.8%vs58.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1180ptsvs1220pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

2.4%vs3.5%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

14.8%vs16.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

15.2%vs17.8%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

24.5%vs31.4%
AIME (Advanced Math Competition)

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

28.5%vs34.5%
Long-Context Reasoning

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

60.5%vs69.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

180 tok/s vs160 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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
Ministral 3B0.21s
Gemini 1.5 Flash-8B0.25s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Ministral 3B2.99s
Gemini 1.5 Flash-8B3.38s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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)
Ministral 3B Monthly API Bill
$0.13 / month
$0.04/1M in · $0.04/1M out
Gemini 1.5 Flash-8B Monthly API Bill
$0.21 / month
$0.0375/1M in · $0.15/1M out
Ministral 3B saves approximately $0.08 / month (39%) under this workload.1.6x Savings

Ministral 3B · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 22.1% · GPQA Diamond 32.5%)
  • Sadece 210 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 180 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.04/$0.04 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Gemini 1.5 Flash-8B · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 38.2%)
  • Sadece 250 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 160 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.0375/$0.15 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

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

MetricMinistral 3BGemini 1.5 Flash-8B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.03$0.04
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMinistral 3BGemini 1.5 Flash-8B
Official API Model ID (SDK)ministral-3b-latestmodels/gemini-1-5-flash-8b
API ProtocolMistral AI REST API (OpenAI-Compatible)Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2024-102024-10
Knowledge CutoffOctober 2024May 2024
ArchitectureUltra-Compact Dense TransformerHigh-Throughput Multimodal Transformer
Parameters3B8B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.04/1M in) across full 128K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensImplicit + Explicit Context Caching at $0.01/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 toolsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
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 ClassificationMistral AI Production Safety & Alignment VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework 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 Modalitiestexttext, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, Ministral 3B or Gemini 1.5 Flash-8B?

Gemini 1.5 Flash-8B is more intelligent. It scores 37 compared with 33 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Ministral 3B is faster, generating 180 tokens per second compared with 160 tokens per second.

Which model has lower latency?

Ministral 3B has lower latency, with a time to first token of 0.21s compared with 0.25s.

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.

Sonuç

Hem Ministral 3B (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Gemini 1.5 Flash-8B (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Gemini 1.5 Flash-8B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Ministral 3B daha yüksek üretim hızı sağlar; Ministral 3B ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Ministral 3B mi yoksa Gemini 1.5 Flash-8B mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Gemini 1.5 Flash-8B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Ministral 3B ve Gemini 1.5 Flash-8B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Ministral 3B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.04 / $0.04 ücretlendirilirken, Gemini 1.5 Flash-8B $0.04 / $0.15 seviyesindedir. Karma maliyette Ministral 3B daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Ministral 3B 128K token bağlam penceresi sunarken Gemini 1.5 Flash-8B 1.05M token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Ministral 3B öndedir.

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.

Resmi kaynaklar: Mistral AI ve Google resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).