XIMiMo-V2.5-Pro Ouvert vs 
Mistral Large 3 2512 Ouvert
MiMo-V2.5-Pro vs Mistral Large 3 2512 comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. 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.
$0.87 /M sortiePas de frais par token si vous vous auto-hébergez
$1.5 /M sortiePas de frais par token si vous vous auto-hébergez
MiMo-V2.5-Pro vs Mistral Large 3 2512 spécifications
| Spécification | MiMo-V2.5-Pro | Mistral Large 3 2512 | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Xiaomi | Mistral AI | – |
| Type | Open-weight | Open-weight | – |
| Fenêtre de contexte | 1,1 M tokens | 262K tokens | XIMiMo-V2.5-Pro |
| Prix d'entrée | $0.44/M · auto-hébergement gratuit | $0.5/M · auto-hébergement gratuit | XIMiMo-V2.5-Pro |
| Prix de sortie | $0.87/M · auto-hébergement gratuit | $1.5/M · auto-hébergement gratuit | XIMiMo-V2.5-Pro |
| Vision / multimodal | Non | Oui | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Oui | = Égalité |
| Licence | Open weights | Apache 2.0 | – |
Écart de prix & quand choisir chacun
MiMo-V2.5-Pro est ~1.7× moins cher que Mistral Large 3 2512 sur les tokens de sortie ($0.87 vs $1.5 par M tokens).
- Vous souhaitez vous auto-héberger ou exécuter sur votre cloud
- Vous avez besoin de la fenêtre de contexte plus longue de 1.1M
- Vous privilégiez la confidentialité des données & le contrôle
- Vous voulez les coûts d'exploitation les plus bas
- Vous construisez une IA ouverte ou reproductible
- Vous souhaitez vous auto-héberger ou exécuter sur votre cloud
- Vous privilégiez la confidentialité des données & le contrôle
- Vous construisez une IA ouverte ou reproductible
Comparaison des fonctionnalités
| Capacité | MiMo-V2.5-Pro | Mistral Large 3 2512 |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✓ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✓ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✓ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✓ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✓ | ✗ |
Benchmarks : MiMo-V2.5-Pro vs Mistral Large 3 2512
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.
Comment MiMo-V2.5-Pro et Mistral Large 3 2512 se comparent
| Critère | MiMo-V2.5-Pro | Mistral Large 3 2512 |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.5 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 5.0 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 5.0 |
| Multimodalité | 3.5 | 5.0 |
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
MiMo-V2.5-Pro Ouvert
MiMo-V2.5-Pro est le modèle phare de Xiaomi, offrant de solides performances en capacités agentiques générales, en ingénierie logicielle complexe et en tâches à long terme, avec des classements élevés sur des benchmarks tels que ClawEval, GDPVal et SWE-bench Pro....
Mistral Large 3 2512 Ouvert
Mistral Large 3 2512 est le modèle le plus performant de Mistral à ce jour, présentant une architecture de mélange d'experts clairsemée avec 41B de paramètres actifs (675B au total), et publié sous la licence Apache 2.0.
Autres modèles dans ces familles
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Questions fréquemment posées
MiMo-V2.5-Pro vs Mistral Large 3 2512 — lequel est moins cher ?
MiMo-V2.5-Pro est moins cher sur la sortie ($0.87/M vs $1.5/M).
Lequel a la fenêtre de contexte la plus grande ?
MiMo-V2.5-Pro offre la plus grande fenêtre de contexte (1.1M tokens).
MiMo-V2.5-Pro vs Mistral Large 3 2512 — lequel devrais-je choisir en 2026 ?
Choisissez MiMo-V2.5-Pro pour le prix de sortie le plus bas ($0.87/M vs $1.5/M). Il vous offre également une fenêtre de contexte plus grande de 1.1M.
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