Deep Cogito: Cogito v2.1 671B
Sorti le 13 novembre 2025, Deep Cogito: Cogito v2.1 671B est un LLM de Deep Cogito doté d’une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. Il associe ce contexte étendu à un positionnement tarifaire très économique.
Sorti le 13 novembre 2025, Deep Cogito: Cogito v2.1 671B est un LLM de Deep Cogito doté d’une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. Il associe ce contexte étendu à un positionnement tarifaire très économique.
Facturés chacun 1,25 $ par million de tokens, l’entrée et la sortie sont proposées au même prix. Ce tarif se situe 40% sous la moyenne des LLM similaires et environ 4,4 fois sous celui des modèles frontière.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Deep Cogito |
| Poids | ▫ n.d. |
| Date de sortie | 13 novembre 2025 |
| Multimodal | non |
| Fenêtre de contexte | 128 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 146 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 159 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 98,0 % | 91ᵉ / 161 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 98,0 % | 55ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 96,0 % | 8ᵉ / 140 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 91,0 % | 66ᵉ / 162 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 78,0 % | 76ᵉ / 155 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 70,0 % | 52ᵉ / 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 : Hallucinations (Baseline)
Benchable : Ethics (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Together | 1,25 $ | 1,25 $ | n.d. |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 40 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 4,4 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 | 0,03 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 2 min 30 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. Mathematics constitue le résultat le plus distinctif du modèle, avec une place dans le top 10 du benchmark. Les tests Hallucinations et Ethics atteignent leur plafond, partagé respectivement avec 45 et 71 autres modèles. Ces égalités empêchent de départager les concurrents, mais confirment que Cogito v2.1 671B satisfait pleinement ces deux évaluations Baseline. La fenêtre de 128 000 tokens et le tarif inférieur de 40% à la moyenne renforcent son rapport entre capacité de contexte et coût.
Limites et points d’attention. General Knowledge se situe dans la seconde moitié du classement malgré un score brut élevé. Coding reste autour du milieu de tableau. Email Classification rassemble également de nombreux ex æquo, avec 42 autres modèles à la même place. Ces benchmarks plafonnés produisent des scores flatteurs, mais peu discriminants. Cogito v2.1 671B apparaît donc surtout pertinent pour les tâches mathématiques, les traitements nécessitant un contexte étendu et les usages soumis à une forte contrainte budgétaire.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Benchable.ai (benchable.ai).