Modèles AI · Open-Source vs Payant

MiniMax M3 Ouvert vs Gemini 3.1 Pro Preview Payant

MiniMax M3 vs Gemini 3.1 Pro Preview comparés — 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.

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.

MiniMax M3OuvertMiniMax
$0.3 /M entrée
$1.2 /M sortiePas de frais par token si vous vous auto-hébergez
TypeOpen-weight
Fenêtre de contexte1M tokens
MultimodalOui
Auto-hébergéOui
Gemini 3.1 Pro PreviewPayantGoogle
$2 /M entrée
$12 /M sortieAPI gérée (pas d'infrastructure à gérer)
TypePropriétaire
Fenêtre de contexte1M tokens
MultimodalOui
Auto-hébergéNon
Choisir MiniMax M3 si vous souhaitez auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Gemini 3.1 Pro Preview si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.

MiniMax M3 vs Gemini 3.1 Pro Preview spécifications

SpécificationMiniMax M3Gemini 3.1 Pro PreviewGagnant
FabricantMiniMaxGoogle
TypeOpen-weightPropriétaireMiniMax M3
Fenêtre de contexte1M tokens1M tokens= Égalité
Prix d'entrée$0.3/M · auto-hébergement gratuit$2/MMiniMax M3
Prix de sortie$1.2/M · auto-hébergement gratuit$12/MMiniMax M3
Vision / multimodalOuiOui= Égalité
Appel d'outil / fonctionOuiOui= Égalité
Auto-hébergeableOuiNon (API uniquement)MiniMax M3
LicenceMITPropriétaireMiniMax M3

Écart de prix & quand choisir chacun

10×moins cher par jeton de sortie

MiniMax M3 est ~10× moins cher que Gemini 3.1 Pro Preview sur les tokens de sortie ($1.2 contre $12 par M tokens).

Choisissez MiniMax M3 si…
  • Vous souhaitez vous auto-héberger ou exécuter sur votre cloud
  • 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 Gemini 3.1 Pro Preview si…
  • Vous souhaitez des performances de pointe via une API gérée
  • Vous valorisez la fiabilité & l'écosystème
  • Vous ne souhaitez pas gérer l'infrastructure

Comparaison des fonctionnalités

CapacitéMiniMax M3Gemini 3.1 Pro Preview
Open weights (téléchargeables)
Auto-hébergeable
Fonctionne entièrement hors ligne
Vision / multimodal
Appel d'outil / fonction
Fenêtre de contexte de 1M+

Benchmarks : MiniMax M3 vs Gemini 3.1 Pro Preview

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

MiniMax M3 livre 8.2× plus d'intelligence par dollar.
MiniMax M3
Gemini 3.1 Pro Preview
Indice d'intelligence
44.4
46.5
Indice de codage
58.6
68.8
GPQA
92.9%
94.1%
Le Dernier Examen de l'Humanité
37.1%
44.7%
Raisonnement sur de longs contextes
74%
72.7%
SciCode
45.4%
58.9%
IFBench
82.9%
77.1%
τ²-Bench
88.9%
95.6%
τ-Bench Banking
13%
16.5%
Terminal-Bench
65.2%
73.8%
Terminal-Bench Hard
42.4%
53.8%
Vitesse
85.5 tok/s
135,3 tok/s
Latence
1,16s
32,23s
Intelligence par $
84.6
10.3

Données de benchmark par Artificial Analysis.

Comment MiniMax M3 et Gemini 3.1 Pro Preview se notent

🏆 Meilleur rapport qualité-prix & ouverture : MiniMax M3 (4.9 vs 3.2 / 5)
CritèreMiniMax M3Gemini 3.1 Pro Preview
Efficacité des coûts4.53.5
Fenêtre de contexte5.05.0
Ouverture5.01.5
Auto-hébergement5.01.0
Multimodalité5.05.0

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

MiniMax M3 Ouvert

MiniMax · Open-weight

MiniMax-M3 est un modèle de fondation multimodal de MiniMax. Il prend en charge les entrées de texte, d'image et de vidéo avec sortie de texte, une fenêtre de contexte de 1M jetons, et est adapté pour le travail agentique à long terme, la programmation,...

Gemini 3.1 Pro Preview Payant

Google · Propriétaire

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement de pointe de Google, offrant des performances améliorées en ingénierie logicielle, une fiabilité agentique accrue et une utilisation plus efficace des tokens dans des flux de travail complexes. S'appuyant sur une base multimodale.

Autres modèles dans ces familles

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

Autres variantes suivies
MiniMax M2.7MiniMax M2.5MiniMax M2.1MiniMax M2MiniMax M1MiniMax M2-herMiniMax-01
Autres variantes suivies
Gemini 2.5 ProAperçu de Gemini 2.5 Pro 05-06Aperçu de Gemini 3.1 Pro Outils PersonnalisésNano Banana Pro (Image Pro Gemini 3)

Questions fréquemment posées

MiniMax M3 est-il aussi bon que Gemini 3.1 Pro Preview ?

MiniMax M3 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Gemini 3.1 Pro Preview peut encore exceller dans les travaux de raisonnement les plus difficiles et les travaux agentiques. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.

Puis-je exécuter MiniMax M3 localement ?

Oui. MiniMax M3 a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Gemini 3.1 Pro Preview est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.

Combien MiniMax M3 est-il moins cher ?

MiniMax M3 coûte $1.2/M sortie contre $12/M pour Gemini 3.1 Pro Preview — environ 10x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.

MiniMax M3 vs Gemini 3.1 Pro Preview — lequel devrais-je choisir en 2026 ?

Choisissez MiniMax M3 si vous souhaitez vous auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Gemini 3.1 Pro Preview si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.

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