gpt-oss-120b vs Morph V3 Large 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.
Morph V3 Large — 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 | gpt-oss-120b | Morph V3 Large | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | OpenAI | Morph | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 131K tokens | 262K tokens | MOMorph V3 Large |
| Prix d'entrée | $0.04/M · auto-hébergement gratuit | $0.9/M | |
| Prix de sortie | $0.17/M · auto-hébergement gratuit | $1.9/M | |
| Vision / multimodal | Non | Non | – |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Apache 2.0 | Propriétaire |
gpt-oss-120b est ~11× moins cher que Morph V3 Large sur les jetons de sortie ($0.17 contre $1.9 par M jetons).
| Capacité | gpt-oss-120b | Morph V3 Large |
|---|---|---|
| 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 | gpt-oss-120b | Morph V3 Large |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.5 |
| Fenêtre de contexte | 3.5 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 3.5 | 2.0 |
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.
gpt-oss-120b est un modèle de langage open-weight de 117B paramètres Mixture-of-Experts (MoE) d'OpenAI conçu pour des cas d'utilisation de production à haut raisonnement, agentique et généraliste. Il active 5.1B de paramètres par passage avant et est optimisé
Modèle d'application à haute précision de Morph pour des modifications de code complexes. ~4 500 tokens/sec avec 98 % de précision pour des transformations de code précises. Le modèle nécessite que l'instruction soit au format suivant : <instruction>{instruction}</instruction> <code>{ini
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
gpt-oss-120b est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Morph V3 Large peut encore l'emporter sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les tâches agentiques. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. gpt-oss-120b a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Morph V3 Large est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
gpt-oss-120b coûte $0.17/M en sortie contre $1.9/M pour Morph V3 Large — environ 11x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez gpt-oss-120b si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Morph V3 Large si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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