Cara a cara
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) y GPT-5.5 ($30/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, GPT-5.5 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige GPT-5.5: la arena lo puntúa con 5/5, frente a 3/5 de Mistral Large 3. En presupuesto gana Mistral Large 3: empieza en $1.50/1M out, frente a $30/1M out de GPT-5.5.
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-5.5
- Ventana de contexto de 1M de tokens (1.050.000) con salida máxima de 128K y esfuerzo de razonamiento ajustable de none a xhigh
- Estado del arte en ARC-AGI-2 con 85,0 % (frente a 73,3 % de GPT-5.4) y en Terminal-Bench 2.0 con 82,7 %
- Gran autonomía en codificación agéntica: los desarrolladores reportan que resuelve a la primera tareas que a GPT-5.4 le costaban varios turnos y corrige sus propios errores; +50 puntos en Code Arena frente a GPT-5.4
- Descuentos agresivos: 90 % en entrada cacheada ($0.50/1M) y 50 % vía Batch o Flex ($2.50/$15)
- Rápido para un razonador frontera: los desarrolladores dicen que es el primer modelo GPT cómodo de usar con esfuerzo de razonamiento medio o bajo
- El precio de lista se duplicó frente a GPT-5.4 ($5/$30 frente a $2.50/$15) por la misma ventana de contexto de 1M de tokens
- Seguimiento de instrucciones demasiado literal: los desarrolladores reportan que no infiere la intención en casos obvios donde Claude sí acierta
- Por detrás de Claude Opus 4.8 en SWE-bench Pro (58,6 % frente a 69,2 %); los desarrolladores de HN aún prefieren Claude aproximadamente 2:1 para codificar
- A veces demasiado conservador con los cambios de código o se salta por completo el razonamiento profundo, respondiendo de inmediato a prompts complejos
- Recargo por contexto largo: los prompts con más de 272K tokens de entrada se facturan a 2x la entrada y 1,5x la salida durante toda la sesión
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-5.5
Elija GPT-5.5 sobre GPT-5.4 si necesita mayor autonomía agéntica, flujos intensivos en terminal o razonamiento abstracto de vanguardia, pero sepa que el precio de lista se duplicó de los $2.50/$15 de GPT-5.4 a $5/$30 mientras el contexto de 1M de tokens quedó igual. Los equipos que hacen refactorizaciones multiarchivo de alto riesgo quizá sigan prefiriendo Claude Opus, que lidera SWE-bench Pro (69,2 % frente a 58,6 %) e infiere mejor la intención desde prompts imprecisos. Los usuarios con presupuesto ajustado deben vigilar el recargo de 272K tokens y los reportes de consumo de límites más rápido, y apoyarse en la caché, Batch o Flex para reducir los costes a la mitad.
Lo que dice la multitud
Sobre Mistral Large 3
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
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Preguntas frecuentes
¿Es Mistral Large 3 mejor que GPT-5.5?
La multitud se inclina hoy por GPT-5.5: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Mistral Large 3 (3 votos). En Razonamiento, GPT-5.5 puntúa más alto (5/5 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-5.5?
Mistral Large 3 es más barata: empieza en $1.50/1M out, mientras que GPT-5.5 empieza en $30/1M out.
¿Cuánto cuestan Mistral Large 3 y GPT-5.5 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-5.5: $5/1M in por millón de tokens de entrada, $30/1M out por millón de tokens de salida.