MiniMax M3 contre Mistral Large 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.
Mistral 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 | MiniMax M3 | Mistral Large | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | MiniMax | Mistral AI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 128K jetons | |
| Prix d'entrée | $0.3/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | |
| Prix de sortie | $1.2/M · auto-hébergement gratuit | $6/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | MIT | Propriétaire |
MiniMax M3 est ~5.0× moins cher que Mistral Large sur les tokens de sortie ($1.2 contre $6 par M tokens).
| Capacité | MiniMax M3 | Mistral 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 | MiniMax M3 | Mistral Large |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.5 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 3.5 |
| 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.
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,...
C'est le modèle phare de Mistral AI, Mistral Large 2 (version `mistral-large-2407`). C'est un modèle avec des poids propriétaires et excelle dans le raisonnement, le code, JSON, le chat, et plus encore. Lisez l'annonce de lancement [ici](https://mistral.ai/news
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 Mistral Large peut encore l'emporter sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les travaux 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 le self-host sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Mistral Large est uniquement disponible via API et ne peut pas être self-host.
MiniMax M3 coûte $1.2/M en sortie contre $6/M pour Mistral Large — environ 5 fois moins cher via API, et gratuit si vous le self-host.
Choisissez MiniMax M3 si vous souhaitez le self-host, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Mistral Large si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.
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