Modèles AI · Open-Source vs Payant

Mistral Medium 3.5 Ouvert vs Saba Payant

Mistral Medium 3.5 vs Saba 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.

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.

Mistral Medium 3.5OuvertMistral AI
$1.5 /M entrée
$7.5 /M sortiePas de frais par token si vous vous auto-hébergez
TypeOpen-weight
Fenêtre de contexte262K tokens
MultimodalOui
Auto-hébergéOui
SabaPayantMistral AI
$0.2 /M entrée
$0.6 /M sortieAPI gérée (pas d'infrastructure à gérer)
TypePropriétaire
Fenêtre de contexte33K jetons
MultimodalNon
Auto-hébergéNon
Choisir Mistral Medium 3.5 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 Saba si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.

Mistral Medium 3.5 vs Saba spécifications

SpécificationMistral Medium 3.5SabaGagnant
FabricantMistral AIMistral AI
TypeOpen-weightPropriétaireMistral Medium 3.5
Fenêtre de contexte262K tokens33K jetonsMistral Medium 3.5
Prix d'entrée$1.5/M · auto-hébergement gratuit$0.2/MSaba
Prix de sortie$7.5/M · auto-hébergement gratuit$0.6/MSaba
Vision / multimodalOuiNonMistral Medium 3.5
Appel d'outil / fonctionOuiOui= Égalité
Auto-hébergeableOuiNon (API uniquement)Mistral Medium 3.5
LicenceApache 2.0PropriétaireMistral Medium 3.5

Écart de prix & quand choisir chacun

13×moins cher par jeton de sortie

Saba est ~13× moins cher que Mistral Medium 3.5 sur les tokens de sortie ($0.6 vs $7.5 par M tokens).

Choisissez Mistral Medium 3.5 si…
  • Vous souhaitez vous auto-héberger ou exécuter sur votre cloud
  • Vous avez besoin de la fenêtre de contexte plus longue de 262K
  • Vous privilégiez la confidentialité des données & le contrôle
  • Vous construisez une IA ouverte ou reproductible
Choisissez Saba si…
  • Vous souhaitez des performances de pointe via une API gérée
  • Vous voulez un prix de sortie plus bas
  • Vous valorisez la fiabilité & l'écosystème
  • Vous ne souhaitez pas gérer l'infrastructure

Comparaison des fonctionnalités

CapacitéMistral Medium 3.5Saba
Open weights (téléchargeables)
Auto-hébergeable
Fonctionne entièrement hors ligne
Vision / multimodal
Appel d'outil / fonction
Fenêtre de contexte de 1M+

Benchmarks : Mistral Medium 3.5 vs Saba

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

Mistral Medium 3.5
Saba
Indice d'intelligence
29.9
6.4
Indice de codage
46.9
GPQA
74.8%
42.4%
Le Dernier Examen de l'Humanité
12.8%
4.1%
Raisonnement sur de longs contextes
61%
SciCode
39.6%
24.1%
IFBench
68.8%
τ²-Bench
94.2%
τ-Bench Banking
14.4%
Terminal-Bench
50.6%
Terminal-Bench Hard
33.3%
MMLU-Pro
61.1%
MATH-500
67.7%
AIME
13%
Vitesse
136,3 tok/s
0 tok/s
Latence
0,69s
0s
Intelligence par $
10

Données de benchmark par Artificial Analysis.

Comment Mistral Medium 3.5 et Saba se classent

🏆 Meilleur rapport qualité-prix & ouverture : Mistral Medium 3.5 (4.6 vs 2.7 / 5)
CritèreMistral Medium 3.5Saba
Efficacité des coûts4.05.0
Fenêtre de contexte4.02.5
Ouverture5.01.5
Auto-hébergement5.01.0
Multimodalité5.03.5

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.

Ce que chaque modèle est

Mistral Medium 3.5 Ouvert

Mistral AI · Poids ouverts

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...

Saba Payant

Mistral AI · Propriétaire

Mistral Saba est un modèle de langage de 24 milliards de paramètres spécifiquement conçu pour le Moyen-Orient et l'Asie du Sud, fournissant des réponses précises et contextuellement pertinentes tout en maintenant une performance efficace. Entraîné sur des données régionales...

Autres modèles dans ces familles

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

Autres variantes suivies
Mistral Small 4Mistral Large 3 2512Mistral Medium 3.1Mistral Small 3.1 24BMistral Medium 3Ministral 3 14B 2512Mistral Small 3.2 24BMinistral 3 8B 2512Mistral LargeMistral Large 2407Mistral Small 3Ministral 3 3B 2512SabaMixtral 8x22B InstructNon censuréCodestral 2508Voxtral Small 24B 2507Mistral Nemo

Questions fréquemment posées

Mistral Medium 3.5 est-il aussi bon que Saba ?

Mistral Medium 3.5 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Saba peut encore dominer 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 Mistral Medium 3.5 localement ?

Oui. Mistral Medium 3.5 a des open weights, donc vous pouvez le self-host sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Saba est uniquement API et ne peut pas être self-hosted.

Mistral Medium 3.5 vs Saba — lequel devrais-je choisir en 2026 ?

Choisissez Mistral Medium 3.5 si vous souhaitez self-host, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Saba si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.

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