Todo sobre Jamba Mini

Presentación

Lanzado el 8 de enero de 2026, Jamba Mini es uno de los 1 modelos de AI21 Labs que seguimos en este sitio. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 1 proveedores de API que lo listan en models.dev. No tiene un modo de razonamiento declarado: responde directamente, sin una fase de reflexión facturada aparte. Tiene, por tanto, 9 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Lo que cuesta

Jamba Mini cuesta 0,20 US$ por millón de tokens de entrada y 0,40 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,005 US$; mil veces esa tarea, 4,8 US$.

Es 2,5 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Rendimiento medido

A 22 de octubre de 2026, Epoch AI no publica ninguna puntuación de Jamba Mini en las pruebas de nuestra cesta. Para situarlo, hay que fijarse en sus características y su precio, y probarlo con sus propios casos.

Lo que sabe hacer

Su ventana de contexto alcanza 256.000 tokens, unas 384 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 4096 tokens.

Acepta como entrada: texto. Sus conocimientos llegan hasta 22 de agosto de 2024: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿A quién va dirigido?

Por su categoría, Jamba Mini está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Alternativas

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Jamba Mini son:

• Gemma 4 31B IT (Google DeepMind, 0,40 US$ por millón de tokens de salida)
• DeepSeek V3.2 (DeepSeek, índice 59,8)
• Gemma 4 26B A4B IT (Google DeepMind, 0,34 US$ por millón de tokens de salida)
• Nemotron 3.5 Super VL 120B A12B (NVIDIA, 0,50 US$ por millón de tokens de salida)