GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Mistral Medium 3.5 من Mistral AI وGPT-5.5 من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Mistral Medium 3.5 نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $0.40/$2.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر GPT-5.5 سياقًا بحجم 1.05M رمز بسعر $5.00/$30.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Mistral Medium 3.5

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Mistral Medium 3.5 من Mistral AI مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 90 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 55/100 (بتكلفة $0.4/$2 لكل مليون رمز).

Intelligence Index55 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

54%

OpenAI

GPT-5.5

نموذج رائد متقدم

نموذج GPT-5.5 من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.1M وسرعة 112 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 84/100 (بتكلفة $5/$30 لكل مليون رمز).

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$30.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

81%

أهم الفروقات في لمحة

  • Mistral Medium 3.5 is 13.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.5 has a larger context window (1M vs 262K tokens).
  • GPT-5.5 is faster at 112 tok/s vs 90 tok/s.
  • GPT-5.5 leads on SWE-bench coding (81.0% vs 54.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMistral Medium 3.5GPT-5.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5584
Provider
Mistral AIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.40 / 1M$5.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.00 / 1M$30.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.35 / 1M$4.35 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text1.05M tokens~1,575 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s112 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
54%81%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68%80%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.10 / 1M$0.50 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.5
+27.0% SWE-bench lead
Cost
Mistral Medium 3.5
13.8x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.5
+24% faster generation
Context
GPT-5.5
1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Mistral Medium 3.5GPT-5.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

54%vs81%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

68%vs80%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

84.5%vs89.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1370ptsvs1465pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs16.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

46%vs57.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs52%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs78.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

78%vs94.8%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

85%vs87%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs112 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Mistral Medium 3.50.45s
GPT-5.51.18s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mistral Medium 3.56.01s
GPT-5.55.64s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Mistral Medium 3.5 Monthly API Bill
$2.55 / month
$0.4/1M in · $2/1M out
GPT-5.5 Monthly API Bill
$35.25 / month
$5/1M in · $30/1M out
Mistral Medium 3.5 saves approximately $32.70 / month (93%) under this workload.13.8x Savings

Mistral Medium 3.5 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 68%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 90 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 450 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (Confidential (~80B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

GPT-5.5 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1.1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 81% · GPQA Diamond 80%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 112 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1180 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $5/$30 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricMistral Medium 3.5GPT-5.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.38$3.90
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K64K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K37K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMistral Medium 3.5GPT-5.5
Official API Model ID (SDK)mistral-medium-3-5-latestgpt-5-5
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-042026-04
Knowledge CutoffFebruary 2026December 2025
ArchitectureEnterprise Hybrid Reasoning MoEDefault frontier unified reasoning model
ParametersConfidential (~80B MoE)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.4/1M in) across full 262K windowFlat rate ($5/1M in) across full 1050K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.1/1M tokensAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (4-bit Quantized) · 172 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral Medium 3.5 or GPT-5.5?

GPT-5.5 is more intelligent. It scores 84 compared with 55 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.5 is faster, generating 112 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral Medium 3.5 is cheaper at $0.35 per 1M tokens blended, compared with $4.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Mistral Medium 3.5 has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 1.18s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.5 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 262.1K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Mistral Medium 3.5 (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGPT-5.5 (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق GPT-5.5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-5.5 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Mistral Medium 3.5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Mistral Medium 3.5 أم GPT-5.5؟+

يتصدر GPT-5.5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Mistral Medium 3.5 وGPT-5.5؟+

يبلغ سعر Mistral Medium 3.5 نحو $0.40 / $2.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-5.5 نحو $5.00 / $30.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Mistral Medium 3.5 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Mistral Medium 3.5 سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 1.05M رمز لنموذج GPT-5.5، بينما يتفوق GPT-5.5 في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Mistral AI وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).