Cara a cara
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) y GPT-5.2 ($14/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 2 votos de la comunidad, Mistral Large 3 va en cabeza con un 50 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige GPT-5.2: la arena lo puntúa con 4/5, frente a 3/5 de Mistral Large 3. En presupuesto gana Mistral Large 3: empieza en $1.50/1M out, frente a $14/1M out de GPT-5.2.
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
Mistral Large 3
- Pesos abiertos Apache 2.0 con despliegue en un solo nodo vía cuantización FP8/NVFP4, pese a sus 675B de parámetros totales
- Ventana de contexto de 256K, en la gama alta de los modelos de pesos abiertos, muy adecuada para RAG de documentos largos
- Precio agresivo de buque insignia a $0.50 de entrada / $1.50 de salida por millón de tokens, unas 3-4x más barato que los insignias propietarios occidentales
- Debutó #2 entre los modelos open source sin razonamiento en LMArena (Elo ~1418)
- Multimodalidad nativa (codificador de visión de 2,5B de parámetros) y 40+ idiomas nativos
- Los desarrolladores en HN elogian su formato estricto, su seguimiento de instrucciones y su fiabilidad en producción
- Razonamiento profundo débil: GPQA Diamond ~44 % frente a los 70 y muchos de DeepSeek V3.2 y Kimi K2 Thinking; sin variante de razonamiento en el lanzamiento
- Por detrás de GLM-4.6, Kimi K2 y DeepSeek en benchmarks de codificación modernos (LiveCodeBench v6 mediocre); los desarrolladores de HN lo sitúan en una « categoría de peso » inferior a Gemini 3, GPT-5.1 y Claude Opus 4.5
- Propenso a alucinaciones en QA factual (SimpleQA ~24 %) con un ajuste de abstención flojo
- Velocidad de salida medida de ~49 tokens/s en Artificial Analysis, por debajo de la mediana de ~58 tokens/s de modelos comparables
- Crítica en HN de que la arquitectura calca de cerca a DeepSeek V3, sembrando dudas sobre la I+D original
GPT-5.2
- 80,0 % en SWE-bench Verified y 55,6 % en SWE-Bench Pro en el lanzamiento, casi a la par de Claude Opus 4.5 (80,9 %)
- GDPval: iguala o supera a profesionales humanos en el 70,9 % de las comparaciones, casi el doble del 38,8 % de GPT-5.1
- Fuerte en ciencia y matemáticas: 92,4 % en GPQA Diamond (Thinking, 93,2 % en Pro) y 40,3 % en FrontierMath, estado del arte en su lanzamiento
- Contexto de 400K con recuperación de contexto largo casi perfecta en MRCR v2 hasta 256K tokens
- 30 % menos alucinaciones que GPT-5.1 (la tasa de error en consultas reales de ChatGPT bajó de 8,8 % a 6,2 %)
- Más barato que sus sucesores: $1.75/$14 por millón frente a $2.50/$15 (GPT-5.4) y $5/$30 (GPT-5.5)
- La velocidad es la principal queja de la comunidad: razonamiento extendido reportado hasta en ~4 tokens/s en ChatGPT, y Pro puede pensar muchísimo tiempo y aun así fallar
- Las puntuaciones de benchmark destacadas se obtuvieron con esfuerzo de razonamiento xhigh, que consume muchos más tokens y tiempo que la configuración por defecto
- Regresión de personalidad muy criticada frente a GPT-5.1: usuarios de Reddit lo llamaron « demasiado corporativo, demasiado seguro » y « un paso atrás » para chat y escritura
- La codificación va por detrás de la línea de Anthropic en comparaciones Elo cara a cara (un análisis posterior de Opus 4.7 citaba una brecha de 144 Elo); sin modalidad de audio ni fine-tuning
- Ya superado a mediados de 2026: OpenAI recomienda GPT-5.5 y GPT-5.2 ya no aparece en la página principal de precios de la API
Dicta tu veredicto
Una recomendación por herramienta y por gladiador. Moldea la puntuación de la multitud que ven todos.
El veredicto de la arena sobre Mistral Large 3
Elija Mistral Large 3 si quiere un buque insignia de pesos abiertos y gobernanza europea para RAG multilingüe, trabajo con documentos largos o despliegues autoalojados: frente a Mistral Large 2 (denso de 123B, licencia de investigación restrictiva, API a $2/$6) es una clara mejora en contexto, multimodalidad, licencia y coste. Evítelo como motor principal de codificación o razonamiento profundo; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 o los modelos frontera propietarios puntúan sensiblemente más alto ahí. Trátelo como un caballo de tiro barato y fiable más que como un modelo frontera.
El veredicto de la arena sobre GPT-5.2
Elija GPT-5.2 sobre GPT-5.1 para razonamiento pesado, contexto largo o trabajo agéntico: casi duplica la tasa de victorias GDPval de GPT-5.1, recorta las alucinaciones un 30 % y maneja contextos de 400K con fiabilidad. A mediados de 2026 es sobre todo una jugada de valor, a $1.75/$14 frente a $5/$30 de GPT-5.5, manteniéndose competente en la mayoría de tareas profesionales. Evítelo para chat sensible a la latencia y escritura creativa, donde los usuarios lo encontraron lento y más plano que GPT-5.1. Los equipos que quieran la frontera actual de OpenAI deberían pagar por GPT-5.5.
Lo que dice la multitud
Sobre Mistral Large 3
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre GPT-5.2
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
Sigue comparando
Preguntas frecuentes
¿Es Mistral Large 3 mejor que GPT-5.2?
En Razonamiento, GPT-5.2 puntúa más alto (4/5 frente a 3/5). La mejor opción depende de tu caso de uso. La comparación línea a línea de esta página desglosa precios, características clave y las puntuaciones de la arena.
¿Cuál es más barata, Mistral Large 3 o GPT-5.2?
Mistral Large 3 es más barata: empieza en $1.50/1M out, mientras que GPT-5.2 empieza en $14/1M out.
¿Cuánto cuestan Mistral Large 3 y GPT-5.2 por millón de tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in por millón de tokens de entrada, $1.50/1M out por millón de tokens de salida. GPT-5.2: $1.75/1M in por millón de tokens de entrada, $14/1M out por millón de tokens de salida.