Modèles AI · Open-Source vs Open-Source

ARTrinity Large Thinking Ouvert vs Mistral Medium 3.1 Ouvert

Trinity Large Thinking vs Mistral Medium 3.1 comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Détails complets pour 2026.

Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai

Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.

ARTrinity Large ThinkingOuvertArcee ai
$0.22 /M entrée
$0.85 /M sortiePas de frais par token si vous vous auto-hébergez
TypeOpen-weight
Fenêtre de contexte262K tokens
MultimodalNon
Auto-hébergéOui
Mistral Medium 3.1OuvertMistral AI
$0.4 /M entrée
$2 /M sortiePas de frais par token si vous vous auto-hébergez
TypeOpen-weight
Fenêtre de contexte131K tokens
MultimodalOui
Auto-hébergéOui
Choisir Trinity Large Thinking pour le prix de sortie inférieur ($0.85/M vs $2/M). Il vous donne également la plus grande fenêtre de contexte de 262K.

Spécifications de Trinity Large Thinking vs Mistral Medium 3.1

SpécificationTrinity Large ThinkingMistral Medium 3.1Gagnant
FabricantArcee aiMistral AI–
TypeOpen-weightOpen-weight–
Fenêtre de contexte262K tokens131K tokensARTrinity Large Thinking
Prix d'entrée$0.22/M · auto-hébergement gratuit$0.4/M · auto-hébergement gratuitARTrinity Large Thinking
Prix de sortie$0.85/M · auto-hébergement gratuit$2/M · auto-hébergement gratuitARTrinity Large Thinking
Vision / multimodalNonOuiMistral Medium 3.1
Appel d'outil / fonctionOuiOui= Égalité
Auto-hébergeableOuiOui= Égalité
LicenceOpen weightsApache 2.0–

Écart de prix & quand choisir chacun

2.4×moins cher par jeton de sortie

Trinity Large Thinking est ~2,4× moins cher que Mistral Medium 3.1 sur les tokens de sortie ($0.85 vs $2 par M tokens).

ARChoisissez Trinity Large Thinking si…
  • Vous souhaitez vous auto-héberger ou exécuter sur votre cloud
  • Vous avez besoin de la fenêtre de contexte plus longue de 262K
  • Vous privilégiez la confidentialité des données & le contrôle
  • Vous voulez les coûts d'exploitation les plus bas
  • Vous construisez une IA ouverte ou reproductible
Choisissez Mistral Medium 3.1 si…
  • Vous souhaitez vous auto-héberger ou exécuter sur votre cloud
  • Vous privilégiez la confidentialité des données & le contrôle
  • Vous construisez une IA ouverte ou reproductible

Comparaison des fonctionnalités

CapacitéTrinity Large ThinkingMistral Medium 3.1
Open weights (téléchargeables)✓✓
Auto-hébergeable✓✓
Fonctionne entièrement hors ligne✓✓
Vision / multimodal✗✓
Appel d'outil / fonction✓✓
Fenêtre de contexte de 1M+✗✗

Benchmarks : Trinity Large Thinking vs Mistral Medium 3.1

Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).

Trinity Large Thinking livre 2.5× plus d'intelligence par dollar.
Trinity Large Thinking
Mistral Medium 3.1
Indice d'intelligence
18.2
14.7
Indice de codage
25.8
20.5
GPQA
75.2%
58.8%
Le Dernier Examen de l'Humanité
14.7%
4.4%
Raisonnement sur de longs contextes
33%
19.7%
SciCode
36.1%
33.8%
IFBench
56.3%
39.8%
τ²-Bench
90.1%
40.6%
τ-Bench Banking
5.6%
8.5%
Terminal-Bench
20.6%
13.9%
Terminal-Bench Hard
22.7%
10.6%
Index mathématique
–
38.3
MMLU-Pro
–
68.3%
LiveCodeBench
–
40.6%
AIME 2025
–
38.3%
Vitesse
194.7 tok/s
0 tok/s
Latence
0.54s
0s
Intelligence par $
46.1
18.4

Données de benchmark par Artificial Analysis.

Comment Trinity Large Thinking et Mistral Medium 3.1 se classent

🤝 À égalité sur ces critères (4.5 vs 4.6 / 5).
CritèreTrinity Large ThinkingMistral Medium 3.1
Efficacité des coûts5.04.5
Fenêtre de contexte4.03.5
Ouverture5.05.0
Auto-hébergement5.05.0
Multimodalité3.55.0

Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.

Ce que chaque modèle est

Trinity Large Thinking Ouvert

Arcee ai · Open-weight

Trinity Large Thinking est un puissant modèle de raisonnement open source de l'équipe d'Arcee AI. Il montre de fortes performances dans PinchBench, les charges de travail agentiques et les tâches de raisonnement. Vidéo de lancement : https://youtu.be/Gc82AXLa0Rg?si=4RLn6WBz33qT--B7...

Mistral Medium 3.1 Ouvert

Mistral AI · Poids ouverts

Mistral Medium 3.1 est une version mise à jour de Mistral Medium 3, qui est un modèle de langage de niveau entreprise haute performance conçu pour offrir des capacités de pointe à un coût opérationnel considérablement réduit. Il équilibre...

Autres modèles dans ces familles

Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.

Autres variantes suivies
Mistral Medium 3.5Mistral Small 4Mistral Large 3 2512Mistral Small 3.1 24BMistral Medium 3Ministral 3 14B 2512Mistral Small 3.2 24BMinistral 3 8B 2512Mistral LargeMistral Large 2407Mistral Small 3Ministral 3 3B 2512SabaMixtral 8x22B InstructNon censuréCodestral 2508Voxtral Small 24B 2507Mistral Nemo

Questions fréquemment posées

Trinity Large Thinking vs Mistral Medium 3.1 — lequel est le moins cher ?

Trinity Large Thinking est moins cher sur la sortie ($0.85/M vs $2/M).

Lequel a la fenêtre de contexte la plus grande ?

Trinity Large Thinking offre la plus grande fenêtre de contexte (262K tokens).

Trinity Large Thinking vs Mistral Medium 3.1 — lequel devrais-je choisir en 2026 ?

Choisissez Trinity Large Thinking pour le prix de sortie le plus bas ($0.85/M vs $2/M). Il vous offre également la plus grande fenêtre de contexte de 262K.

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