Nex-N2-Pro vs GPT-3.5 Turbo Instruct 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.
GPT-3.5 Turbo Instruct — 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 | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo Instruct | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Nex agi | OpenAI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | NENex-N2-Pro |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 4K tokens | NENex-N2-Pro |
| Prix d'entrée | $0.25/M · auto-hébergement gratuit | $1.5/M | NENex-N2-Pro |
| Prix de sortie | $1/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | NENex-N2-Pro |
| Vision / multimodal | Oui | Non | NENex-N2-Pro |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | NENex-N2-Pro |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | NENex-N2-Pro |
| Licence | Open weights | Propriétaire | NENex-N2-Pro |
Nex-N2-Pro est ~2.0× moins cher que GPT-3.5 Turbo Instruct sur les jetons de sortie ($1 contre $2 par M jetons).
| Capacité | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| 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 | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.5 | 4.5 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 2.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 2.0 |
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.
Nex-N2-Pro est un modèle agentique de mélange d'experts de Nex AGI, avec 17B de paramètres actifs sur un total de 397B. Basé sur l'architecture Qwen3.5, il accepte des entrées textuelles et d'image et produit...
Ce modèle est une variante de GPT-3.5 Turbo ajustée pour des invites d'instruction et omettant les optimisations liées au chat. Données d'entraînement : jusqu'à septembre 2021.
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Nex-N2-Pro est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais GPT-3.5 Turbo Instruct peut encore dominer sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et agentiques. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Nex-N2-Pro 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 Instruct est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Nex-N2-Pro coûte $1/M en sortie contre $2/M pour GPT-3.5 Turbo Instruct — environ 2x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez Nex-N2-Pro si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez GPT-3.5 Turbo Instruct si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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