Modellvergleich
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning)
vs. Magistral Small 1.2
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, Mistral
Empfehlung
Mi Magistral Small 1.2 14 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Magistral Small 1.2
50.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Magistral Small 1.2
14.8 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning) ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Magistral Small 1.2.
Reasoning-Unterschied
Magistral Small 1.2 liegt 24.3 Punkte vor Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning) beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Magistral Small 1.2 liegt 7.2 Punkte vor Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning) beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Magistral Small 1.2 gewinnt 14 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning)
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Magistral Small 1.2
Mistral
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | NV Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning) | Top-Wahl Mi Magistral Small 1.2 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.50/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $1.50/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.75/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | Mistral |
| Veröffentlichung | 18. März 2025 | 17. Sept. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 110.7 tok/s |
| TTFT | — | 418ms |
| Latenz | — | 18480ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 26.0 | 50.2 |
| Intelligenz | 14.3 | 18.2 |
| Coding | 7.6 | 14.8 |
| Mathe | 7.7 | 80.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 51.7% | 66.3% |
| MMLU Pro | 69.8% | 76.8% |
| HLE | 3.5% | 6.1% |
| LiveCodeBench | 28.0% | 72.3% |
| MATH 500 | 77.5% | — |
| AIME 2025 | 7.7% | 80.3% |
| AIME (Original) | 19.3% | — |
| SciCode | 22.9% | 35.2% |
| LCR | 11.3% | 16.3% |
| IFBench | 39.5% | 44.4% |
| TAU-bench v2 | — | 27.8% |
| TerminalBench Hard | 0.0% | 4.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Magistral Small 1.2 hat das staerkste Reasoning-Profil mit 50.2 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Magistral Small 1.2 erreicht einen 14.8 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Magistral Small 1.2
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
