Mistral Large 3 custa 7,5x mais que o Nemotron Nano por token de saída
Os dois são modelos abertos lançados em dezembro; o francês pesa 11x mais em parâmetros ativos, mas o americano é 3x mais rápido e tem raciocínio nativo.
Oito vezes e meia de diferença no custo blended. É o que separa uma chamada típica de Mistral Large 3 2512 de uma do NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, segundo a medição da Artificial Analysis. Em 13 de janeiro de 2026, com 314 modelos no catálogo e 48 criadores, esses dois lançamentos de dezembro formam o par mais instrutivo para quem quer entender onde o peso bruto ainda justifica a fatura — e onde já não justifica.
A conta começa no output: US$ 1,50 por milhão de tokens contra US$ 0,20. Na entrada, a diferença explode: US$ 0,50 contra US$ 0,05 — dez vezes. No cache, US$ 0,05 contra US$ 0,025. Em qualquer sistema com tráfego moderado, isso muda a economia do mês.
O que o Mistral entrega a mais
A diferença de capacidade existe, e não é marketing inflado. O índice geral de inteligência é parecido: 15,9 para o Mistral, 14,5 para o Nano. Mas em coding o francês abre 20,1 contra 14,4; em agentic, 5,5 contra 2,0 — quase três vezes. O contexto é igual nos dois (262 mil tokens), mas o Mistral aceita imagem e arquivo na entrada, enquanto o Nano trabalha só com texto. Por baixo, são 41 bilhões de parâmetros ativos num total de 675, contra 3,6 bilhões ativos num total de 31,6.
| Critério | Mistral Large 3 2512 | Nemotron 3 Nano 30B A3B |
|---|---|---|
| Índice de inteligência | 15.9 | 14.5 |
| Entrada US$/M | 0.5 | 0.05 |
| Saída US$/M | 1.5 | 0.2 |
| Contexto | 262k | 262k |
| Pesos abertos | sim | sim |
| Velocidade (tok/s) | 77 | 248 |
| Índice de código | 20.1 | 14.4 |
| Índice agêntico | 5.5 | 2.0 |
Se o seu produto depende de ler PDF, interpretar imagem anexada ou rodar fluxos agentic longos, essa diferença aparece na qualidade entregue.
Onde o Nano responde
E aqui a conversa complica para o Mistral. O Nemotron 3 Nano roda a 247,99 tokens por segundo; o Mistral, 77,45. O Nano é um modelo de raciocínio, o Mistral não. Em tarefas onde você liga o modo thinking e deixa o modelo gastar tokens pensando antes de responder, o Nano tem um caminho que o Mistral nem oferece.
E o blended consolidado. O Mistral cobra US$ 0,75 por milhão no agregado típico; o Nano, US$ 0,0875. São 8,5 vezes de diferença na conta que efetivamente cai.
O tabuleiro de janeiro
Nenhum dos dois está no topo de inteligência. Em 13 de janeiro, quem lidera é o Xiaomi MiMo-V2-Flash, com 34,0 de índice e US$ 0,30 de saída. Depois vêm OpenAI o3 (31,1, US$ 8) e Claude Haiku 4.5 (29,9, US$ 5). O Mistral Large 3 2512 e o Nemotron Nano brigam é na faixa intermediária, e a briga deles é sobre quanto vale pagar por cada ponto de capacidade.
| Modelo | Inteligência | Saída US$/M |
|---|---|---|
| MiMo-V2-Flash | 34.0 | 0.3 |
| o3 | 31.1 | 8 |
| Claude Haiku 4.5 | 29.9 | 5 |
| gpt-oss-120b | 24.1 | 0.17 |
| Devstral 2 2512 | 19.2 | 2 |
O Mistral Large 3, a US$ 1,50, já custa um terço do Claude Haiku 4.5. O Nano, a US$ 0,20, é 40 vezes mais barato que o o3. Esticar a régua para o topo do índice tem um custo que nenhum dos dois cobra.
Quando cada um ganha
Na prática, se você está montando um agente que lê PDF de cliente e escreve código em cima, o Mistral Large 3 2512 é o caminho. Pesam a favor o país de origem (França), a licença Apache 2.0, o índice agentic quase três vezes maior e a multimodalidade que o Nano não tem.
Se está botando um classificador de alta concorrência atrás de um chat, ou um pipeline que dispara milhares de chamadas por hora, o NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B custa menos por token, responde mais rápido e ainda tem raciocínio nativo para os casos onde isso ajuda. O IQ agregado menor não aparece quando o gargalo é volume.
Mistral Large 3 2512 ganha em multimodalidade, agentic e coding; Nemotron 3 Nano 30B A3B ganha em volume, latência e custo — escolha pelo gargalo do seu produto, não pelo IQ geral.
Perguntas frequentes
Mistral Large 3 2512 é mais inteligente que o Nemotron 3 Nano?
Pouco. O índice geral de inteligência é 15,9 contra 14,5 — diferença de cerca de 9%. A vantagem do Mistral aparece mais em coding (20,1 vs 14,4) e em agentic (5,5 vs 2,0), não no agregado.
Por que o Nemotron 3 Nano é tão mais barato?
Ele tem só 3,6 bilhões de parâmetros ativos contra 41 bilhões do Mistral Large 3. Isso significa menos compute por token gerado, e a NVIDIA repassa a economia — o modelo é otimizado para eficiência, não para capacidade bruta.
Qual dos dois aceita imagem e PDF na entrada?
Só o Mistral Large 3 2512, cuja modalidade é texto+imagem+arquivo->texto. O Nemotron 3 Nano é texto->texto, ou seja, processa apenas texto puro na entrada.