機種比較
Mistral Medium 3.5 vs Muse Spark 1.3
Compare Mistral Medium 3.5 and Muse Spark 1.3 using the same provider-sourced 本文と推論 rubric.謎のスコアや発明されたベンチマークランキングはありません。
事実確認済み 2026年9月4日
機種比較
Compare Mistral Medium 3.5 and Muse Spark 1.3 using the same provider-sourced 本文と推論 rubric.謎のスコアや発明されたベンチマークランキングはありません。
事実確認済み 2026年9月4日
利用量を入力すると、見積もりが自動で更新されます。
例:10ページで入力6,000トークン、要約で出力500トークン。ページの長さに合わせて調整してください。
1回の実行で入力をモデルに送信し、回答を受け取ります。 トークンはテキストの小さな単位です。入力は送信する内容、出力は受け取る回答です。
税金、ツール、キャッシュ保存・書き込み、無料枠、個別割引は含みません。画像は出力料金のみで、プロンプトや参照画像の料金は含みません。品質モードはモデルごとに異なります。未掲載の設定を無料とは扱いません。
| モデル | アクセス | 合計見積額(USD) |
|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | Mistral AI | 確認済み料金なし |
| Muse Spark 1.3Meta | Meta | 確認済み料金なし |
クイックテイク
256K のコンテキスト ウィンドウを備えた、要求の厳しいマルチモーダル、コーディング、推論、およびエージェントのワークフロー向けの Mistral のオープンウェイト フロンティア モデル。
ヘッドラインのトークン価格は、Mistral の標準ホスト型エンドポイントに適用されます。リージョン推論にはコストがかかり、セルフホスティングでは GPU、運用、サポートに請求額が移ります。
長期実行エージェント、コーディング、ツール、および複雑なユーザー コラボレーションのための Meta の最新のマルチモーダル推論モデル。
Meta の公開開始では、すべての運用制限や 1 つの完全な API データ使用コミットメントが公開されるわけではありません。実稼働前に、ライブ モデル ページ、価格、地域、保持管理、最大出力を確認してください。
公表された事実を比較する
値には、各プロバイダーが独自に公開している単位と制限が使用されます。空白は、プロバイダーがレビューされた情報源で直接比較可能な値を公開していないことを意味します。
| 本文と推論 | Mistral Medium 3.5 | Muse Spark 1.3 |
|---|---|---|
| コンテキストウィンドウプロバイダーによって文書化されたプロンプトと作業コンテキストを組み合わせた最大数。 | 合計 256,000 トークン | Muse Spark API ファミリの 1M アクティブ コンテキスト管理 |
| 最大出力プロバイダーが公開している応答制限(利用可能な場合)。 | 個別に公開されていない | 個別に公開されていない |
| 知識の遮断モデルプロバイダーによって明示的に公開された、信頼できる最新の知識の日付。検索ツールと接続ツールは新しい情報を取得できますが、モデルの組み込みカットオフは変更しません。 | 非公開 | 非公開 |
| 入力価格Current standard list price per million input tokens unless noted. | 1.50ドル / 100万ドル | Meta Model API のライブ価格を確認する |
| 出力価格Current standard list price per million output tokens unless noted. | 7.50ドル / 100万ドル | Meta Model API のライブ価格を確認する |
| 入力リストされたモデル エンドポイントで受け入れられるメディア タイプ。 | テキスト、画像 | テキスト、画像、ビデオ、PDF |
| ツールとエージェント厳選されたネイティブ ツールとエージェント構築機能。完全なリストではありません。 | 関数、エージェント、組み込みツール、構造化および予測された出力 | 並列ツール、コーディング、長時間実行エージェント、高度な推論 |
選び方
完了する必要があるジョブから始めて、正確なプロバイダー ルートのコスト、アクセス、ポリシーの詳細を検証します。
Mistral の商業条件では、顧客がオプトインするか、指定されたラボまたはプレビュー モデルを使用する場合を除き、デフォルトでモデル トレーニングが除外されます。標準 API の入力および出力の保持期間は、ゼロ データ保持が有効になっていない限り、不正行為の監視のために通常 30 日連続で行われます。
レビューされた公開 Muse Spark モデルとリリース ページには、API の完全な保持またはトレーニング使用のコミットメントが 1 つも記載されていません。プライベート データを使用する前に、現在の Meta Model API の規約とアカウント管理を確認してください。
プロバイダーと API のリンク
よくある質問
Mistral Medium 3.5: 256K のコンテキスト ウィンドウを備えた、要求の厳しいマルチモーダル、コーディング、推論、およびエージェントのワークフロー向けの Mistral のオープンウェイト フロンティア モデル。 Muse Spark 1.3: 長期実行エージェント、コーディング、ツール、および複雑なユーザー コラボレーションのための Meta の最新のマルチモーダル推論モデル。
優先順位が 複雑なコーディングとエージェントのワークフロー の場合は、Mistral Medium 3.5 を検討してください。優先順位が 長期的なコーディングとエージェントのプロジェクト の場合は、Muse Spark 1.3 を検討してください。 Test both with your own data and provider route before committing.
いいえ。この比較は、プロバイダーが公開した 本文と推論 カテゴリの事実を一致させます。普遍的な勝者を主張したり、互換性のないサードパーティのベンチマーク スコアを組み合わせたりするものではありません。