Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Mistral Small (Feb '24) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24) Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)

Other

Argumentation: 5
Programmierung: 6
Multimodal: 1
Langer Kontext: 2
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.015
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

Mistral Small (Feb '24)

Mistral

Argumentation: 6
Programmierung: 6
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.002
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 119.688Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)` im Vergleich zu `Mistral Small (Feb '24)` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24)-Debatte, erreicht Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) 50 gegenüber Mistral Small (Feb '24) mit 60. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24) Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24)-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)300ms

Mistral Small (Feb '24)300ms

Tokens pro Sekunde

Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)54

Mistral Small (Feb '24)119.688

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24) Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) $0.018 kosten, während Mistral Small (Feb '24) $0.002 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Sie benötigen die fortschrittlichsten verfügbaren Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens.

Ihr Anwendungsfall erfordert modernste AI-Leistung.

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Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) vs Mistral Small (Feb '24).

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/