Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Magistral Small 1.2 bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

Magistral Small 1.2

Mistral

Argumentation: 8
Programmierung: 1
Multimodal: 2
Langer Kontext: 3
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.001
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 132.781Tokens/Sek

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: —

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Magistral Small 1.2` im Vergleich zu `Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)` 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 Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)-Debatte, erreicht Magistral Small 1.2 80 gegenüber Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) mit 50. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) Vergleich unerlässlich.

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

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)-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

Magistral Small 1.2300ms

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

Tokens pro Sekunde

Magistral Small 1.2132.781

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

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

Die Ökonomie von Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) 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 Magistral Small 1.2 $0.001 kosten, während Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) $0.018 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Magistral Small 1.2 vs Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Ihre oberste Priorität sind rohe Leistung und Fähigkeiten.

Sie arbeiten in einem technischen oder wissenschaftlichen Bereich, der höchste Genauigkeit erfordert.

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

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Sie entwickeln in großem Maßstab, bei dem Betriebskosten entscheidend sind.

Sie legen Wert auf Kosteneffizienz statt auf maximale Leistung.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/