Mistral Medium 3.5 vs Perceptron Mk1 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.
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 | Mistral Medium 3.5 | Perceptron Mk1 | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Mistral AI | Perceptron | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 33K jetons | |
| Prix d'entrée | $1.5/M · auto-hébergement gratuit | $0.15/M | PEPerceptron Mk1 |
| Prix de sortie | $7.5/M · auto-hébergement gratuit | $1.5/M | PEPerceptron Mk1 |
| Vision / multimodal | Oui | Oui | = Égalité |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Apache 2.0 | Propriétaire |
Perceptron Mk1 est ~5,0× moins cher que Mistral Medium 3.5 sur les tokens de sortie ($1.5 vs $7.5 par M tokens).
| Capacité | Mistral Medium 3.5 | 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 | Mistral Medium 3.5 | Perceptron Mk1 |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.0 | 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.
Mistral Medium 3.5 est un modèle d'instruction dense de 128B de Mistral AI. Il prend en charge les entrées texte et image avec sortie texte, et est conçu pour des flux de travail agentiques, la programmation et des tâches complexes...
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.
Mistral Medium 3.5 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Perceptron Mk1 peut encore dominer sur les travaux de raisonnement et d'agentic les plus difficiles. L'écart se resserre — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Mistral Medium 3.5 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.
Choisissez Mistral Medium 3.5 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 Perceptron Mk1 si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
Parcourez le classement complet des modèles open-source, des milliers d'outils et des benchmarks en direct — le tout au même endroit.
Ouvrir le classement →