Gemma 4 31B contre Perceptron Mk1 comparé — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Perceptron Mk1 — profil complet ›
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.
| Spécification | Gemma 4 31B | Perceptron Mk1 | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Perceptron | – | |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 33K jetons | |
| Prix d'entrée | $0.1/M · auto-hébergement gratuit | $0.15/M | |
| Prix de sortie | $0.34/M · auto-hébergement gratuit | $1.5/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Oui | = Égalité |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Licence Gemma | Propriétaire |
Gemma 4 31B est ~4.4× moins cher que Perceptron Mk1 sur les jetons de sortie ($0.34 contre $1.5 par M jetons).
| Capacité | Gemma 4 31B | Perceptron Mk1 |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✓ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✗ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Gemma 4 31B | Perceptron Mk1 |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.5 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 2.5 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 3.5 |
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.
Gemma 4 31B Instruct est le modèle multimodal dense de 30,7 milliards de Google DeepMind, prenant en charge l'entrée de texte et d'image avec une sortie textuelle. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 256K tokens, d'un mode de réflexion/raisonnement configurable, d'une fonction native...
Perceptron Mk1 (Mark One) est le modèle de vision-langage de la plus haute qualité de Perceptron pour la vidéo et le raisonnement incarné.** Il accepte des entrées d'images et de vidéos associées à des requêtes en langage naturel, et produit une compréhension visuelle détaillée...
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Gemma 4 31B est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Perceptron Mk1 peut encore être meilleur sur les tâches de raisonnement les plus difficiles et le travail agentique. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Gemma 4 31B a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Perceptron Mk1 est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Gemma 4 31B coûte $0.34/M en sortie contre $1.5/M pour Perceptron Mk1 — environ 4x moins cher via API, et gratuit si vous vous auto-hébergez.
Choisissez Gemma 4 31B si vous souhaitez vous auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Perceptron Mk1 si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.
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