Head-to-Head Model Comparison

o3 vs Magistral Medium

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
o3 vs Magistral Medium: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد o3 من OpenAI وMagistral Medium من Mistral AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر o3 نافذة سياق بحجم 200K رمز بسعر $2.00/$8.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Magistral Medium سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $1.00/$3.50 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
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

o3

محرك استدلال منطقي عميق

نموذج o3 من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 56/100 (بتكلفة $2/$8 لكل مليون رمز).

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

69.1%

Mistral AI

Magistral Medium

محرك استدلال منطقي عميق

نموذج Magistral Medium من Mistral AI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 50 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 51/100 (بتكلفة $1/$3.5 لكل مليون رمز).

Intelligence Index51 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45.2%

أهم الفروقات في لمحة

  • Magistral Medium is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • o3 has a larger context window (200K vs 128K tokens).
  • o3 is faster at 75 tok/s vs 50 tok/s.
  • o3 leads on SWE-bench coding (69.1% vs 45.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Featureo3Magistral Medium
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5651
Provider
OpenAIMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$1.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$8.00 / 1M$3.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.55 / 1M$0.72 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s50 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
69.1%45.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
76.5%67.8%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.25 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
o3
+23.9% SWE-bench lead
Cost
Magistral Medium
2.2x cheaper monthly runtime
Speed
o3
+50% faster generation
Context
o3
200K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

o3Magistral Medium
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

69.1%vs45.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

76.5%vs67.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

87%vs82.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1345ptsvs1335pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

12.9%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

42%vs40%
SciCode (Scientific Computing)

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

42.5%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

70.5%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

91.6%vs76.5%
Long-Context Reasoning

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

78.5%vs80%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs50 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
o32.80s
Magistral Medium0.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o39.47s
Magistral Medium10.85s

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)
o3 Monthly API Bill
$10.95 / month
$2/1M in · $8/1M out
Magistral Medium Monthly API Bill
$5.03 / month
$1/1M in · $3.5/1M out
Magistral Medium saves approximately $5.92 / month (54%) under this workload.2.2x Savings

o3 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 100K رمز (SWE-bench Verified 69.1% · GPQA Diamond 76.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 2800 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $2/$8 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

Magistral Medium · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 67.8%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 50 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 850 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $1/$3.5 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 المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

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

Metrico3Magistral Medium
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.35$0.65
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
48K40K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
26K22K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Featureo3Magistral Medium
Official API Model ID (SDK)o3magistral-medium-latest
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2025-042025-03
Knowledge CutoffJune 2024January 2025
ArchitectureReasoning transformer with adjustable thinking effortReinforcement-Learned Reasoning Transformer
ParametersConfidentialConfidential (~70B)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 200K windowFlat rate ($1/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)Cached input at $0.25/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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 & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)API Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedMistral AI Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

o3 vs Magistral Medium: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, o3 or Magistral Medium?

o3 is more intelligent. It scores 56 compared with 51 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

o3 is faster, generating 75 tokens per second compared with 50 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Magistral Medium is cheaper at $0.72 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Magistral Medium has lower latency, with a time to first token of 0.85s compared with 2.80s.

Which model has a larger context window?

o3 has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من o3 (مثالي لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وMagistral Medium (مثالي لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق o3 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم o3 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Magistral Medium الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، o3 أم Magistral Medium؟+

يتصدر o3 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين o3 وMagistral Medium؟+

يبلغ سعر o3 نحو $2.00 / $8.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Magistral Medium نحو $1.00 / $3.50. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Magistral Medium الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم o3 سياقًا بحجم 200K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Magistral Medium، بينما يتفوق o3 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.

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 OpenAI وMistral AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).