Comparing 2
Parcourez les 30 modèles sur la carte ou dans le tableau.
Muse Spark OpenvsQwen3.8 27B
Envoyez un prompt à tous les modèles et lisez les réponses côte à côte, avec la vitesse et le coût de chacun.
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Avant de lancer
Les valeurs mises en évidence sont les meilleures parmi vos choix.
Muse Spark OpenMeta· poids ouvertsNOUVEAU Open Llama multimodal model for image understanding and text reasoning | Qwen3.8 27BAlibaba· poids ouverts Qwen vision-language model for visual reasoning, documents, and agent tasks | |
|---|---|---|
| Intelligence | ||
| Indice d'intelligence | 38.9 | 33.7 |
| Prix | ||
| Entrée, $ par 1M | $1.25 | $0.50 |
| Sortie, $ par 1M | $4.25 | $3 |
| Message type (500 en entrée / 250 en sortie) | $0.0017 | $0.0010 |
| Entrée répétée, en cache | $0.15 · 8× moins cher | $0.10 · 5× moins cher |
| Prompts de plus de 200K tokens | Même prix | Même prix |
| Limites | ||
| Fenêtre de contexte | 1.05M | 1M |
| Réponse la plus longue | 1.05M tokens | 131K tokens |
| Date limite des connaissances | janv. 2026 | Non publié |
| Ce qu'il accepte et sait faire | ||
| Accepte | TexteImage | TexteImagePDF |
| Effort de raisonnement | Faible · Moyen · Élevé · Très élevé | Désactivé · Faible · Moyen · Très élevé |
| Utilisation d'outils | Oui | Oui |
| Sortie JSON garantie | Oui | Oui |
| Disponibilité | ||
| Sortie | 15 oct. 2026 | 14 août 2026 |
| Poids ouverts | Oui, auto-hébergeable | Oui, auto-hébergeable |
| Fournisseurs d'API qui le proposent | 13 | 47 |