Modèles AI · Open-Source vs Payant

Mistral Medium 3.5 Ouvert vs Sonar Deep Research Payant

Mistral Medium 3.5 vs Sonar Deep Research comparé — 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.

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
Sonar Deep ResearchPayantPerplexity
$2 /M entrée
$8 /M sortieAPI gérée (pas d'infrastructure à gérer)
TypePropriétaire
Fenêtre de contexte128K 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 Sonar Deep Research si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.

Mistral Medium 3.5 vs Sonar Deep Research spécifications

SpécificationMistral Medium 3.5Sonar Deep ResearchGagnant
FabricantMistral AIPerplexity
TypeOpen-weightPropriétaireMistral Medium 3.5
Fenêtre de contexte262K tokens128K jetonsMistral Medium 3.5
Prix d'entrée$1.5/M · auto-hébergement gratuit$2/MMistral Medium 3.5
Prix de sortie$7.5/M · auto-hébergement gratuit$8/MMistral Medium 3.5
Vision / multimodalOuiNonMistral Medium 3.5
Appel d'outil / fonctionOuiNonMistral Medium 3.5
Auto-hébergeableOuiNon (API uniquement)Mistral Medium 3.5
LicenceApache 2.0PropriétaireMistral Medium 3.5

Écart de prix & quand choisir chacun

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 voulez les coûts d'exploitation les plus bas
  • Vous construisez une IA ouverte ou reproductible
Choisissez Sonar Deep Research 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

CapacitéMistral Medium 3.5Sonar Deep Research
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 Sonar Deep Research

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

Mistral Medium 3.5
Sonar Deep Research
Indice d'intelligence
29.9
Indice de codage
46.9
GPQA
74.8%
Le Dernier Examen de l'Humanité
12.8%
Raisonnement sur de longs contextes
61%
SciCode
39.6%
IFBench
68.8%
τ²-Bench
94.2%
τ-Bench Banking
14.4%
Terminal-Bench
50.6%
Terminal-Bench Hard
33.3%
Vitesse
136,3 tok/s
Latence
0,69s
Intelligence par $
10

Données de benchmark par Artificial Analysis.

Comment Mistral Medium 3.5 et Sonar Deep Research se classent

🏆 Meilleur rapport qualité-prix & ouverture : Mistral Medium 3.5 (4.6 vs 2.3 / 5)
CritèreMistral Medium 3.5Sonar Deep Research
Efficacité des coûts4.03.5
Fenêtre de contexte4.03.5
Ouverture5.01.5
Auto-hébergement5.01.0
Multimodalité5.02.0

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

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...

Sonar Deep Research Payant

Perplexity · Propriétaire

Sonar Deep Research est un modèle axé sur la recherche conçu pour la récupération, la synthèse et le raisonnement multi-étapes sur des sujets complexes. Il recherche, lit et évalue de manière autonome des sources, affinant son approche au fur et à mesure qu'il collecte...

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 Sonar Deep Research ?

Mistral Medium 3.5 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Sonar Deep Research peut encore être meilleur sur les tâches de raisonnement les plus difficiles et le travail agentique. 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 l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Sonar Deep Research est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.

Mistral Medium 3.5 vs Sonar Deep Research — lequel devrais-je choisir en 2026 ?

Choisissez Mistral Medium 3.5 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 Sonar Deep Research si vous voulez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.

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