AionLabs: Aion-3.0-Mini
AionLabs: Aion-3.0-Mini est un LLM d’Aion Labs sorti le 7 juillet 2026. Sa fenêtre de contexte de 131 072 tokens le destine au traitement de longues séquences, avec un positionnement centré sur l’économie d’usage.
AionLabs: Aion-3.0-Mini est un LLM d’Aion Labs sorti le 7 juillet 2026. Sa fenêtre de contexte de 131 072 tokens le destine au traitement de longues séquences, avec un positionnement centré sur l’économie d’usage.
Sa tarification se situe 66% sous la moyenne des LLM similaires. Le modèle coûte aussi environ 7,9 fois moins cher que les modèles frontière, ce qui le rend adapté aux traitements volumineux sensibles au coût.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Aion Labs |
| Poids | ▫ n.d. |
| Date de sortie | 7 juillet 2026 |
| Multimodal | non |
| Fenêtre de contexte | 131 072 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 161 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 159 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 98,0 % | 47ᵉ / 146 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 98,0 % | 16ᵉ / 155 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 96,0 % | 123ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 95,0 % | 17ᵉ / 162 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 95,0 % | 21ᵉ / 140 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 75,8 % | 41ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Benchable : Ethics (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| AionLabs | 0,7 $ | 1,4 $ | 0,18 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 66 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 7,9 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,11 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 29 min 01 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Notre analyse
Forces. AionLabs: Aion-3.0-Mini obtient ses classements les plus favorables en Reasoning et en Coding. Il partage la 16e place en Reasoning avec 14 autres modèles et la 17e en Coding avec 13 autres. General Knowledge et Ethics atteignent le plafond du benchmark, avec de nombreux modèles au même niveau. Ces résultats confirment de bons scores Baseline, mais leur forte concentration réduit leur pouvoir de distinction. La fenêtre de 131 072 tokens et le tarif très économique constituent ses avantages les plus concrets.
Limites et points d'attention. Email Classification place le modèle en retrait, à la 123e place sur 163, partagée avec six autres modèles. Hallucinations ne le distingue pas davantage malgré un score élevé, puisqu’il partage la 47e place avec 18 autres modèles. Tous les benchmarks fournis sont plafonnés et séparent donc difficilement les modèles proches. AionLabs: Aion-3.0-Mini convient surtout aux longues entrées et aux volumes importants lorsque le coût prime, tandis que la classification d’e-mails apparaît moins convaincante.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Benchable.ai (benchable.ai).