MiniMax M3 contre GPT-3.5 Turbo 16k comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
GPT-3.5 Turbo 16k — 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 | MiniMax M3 | GPT-3.5 Turbo 16k | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | MiniMax | OpenAI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 16K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.3/M · auto-hébergement gratuit | $3/M | |
| Prix de sortie | $1.2/M · auto-hébergement gratuit | $4/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | MIT | Propriétaire |
MiniMax M3 est ~3.3× moins cher que GPT-3.5 Turbo 16k sur les tokens de sortie ($1.2 contre $4 par M tokens).
| Capacité | MiniMax M3 | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| 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 | MiniMax M3 | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.5 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 2.0 |
| 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.
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Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
MiniMax M3 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais GPT-3.5 Turbo 16k peut encore dominer 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. 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. GPT-3.5 Turbo 16k est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
MiniMax M3 coûte $1.2/M en sortie contre $4/M pour GPT-3.5 Turbo 16k — environ 3x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez MiniMax M3 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 GPT-3.5 Turbo 16k si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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