Face-à-face
Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) et Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 3 votes de la communauté, Gemini 3 Pro arrive en tête avec 57 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez Gemini 3 Pro : l'arène le note 4.5/5, contre 3/5 pour Mistral Large 3. Côté budget, Mistral Large 3 l'emporte : il démarre à $1.50/1M out, contre $12/1M out (prompts ≤200K) pour Gemini 3 Pro.
Comparaison ligne par ligne
Forces et faiblesses
Mistral Large 3
- Poids ouverts Apache 2.0 avec déploiement sur un seul nœud via quantification FP8/NVFP4, malgré 675B de paramètres au total
- Fenêtre de contexte de 256K, dans le haut du panier des modèles à poids ouverts, bien adaptée au RAG sur longs documents
- Prix de vaisseau amiral agressif à $0.50 en entrée / $1.50 en sortie par million de tokens, environ 3-4x moins cher que les fleurons propriétaires occidentaux
- A débuté #2 des modèles open source sans raisonnement sur LMArena (Elo ~1418)
- Multimodalité native (encodeur vision de 2,5B de paramètres) et 40+ langues natives
- Les développeurs sur HN saluent son formatage strict, son suivi d'instructions et sa fiabilité en production
- Raisonnement profond faible : GPQA Diamond ~44 % contre les 70+ % hauts de DeepSeek V3.2 et Kimi K2 Thinking ; pas de variante de raisonnement au lancement
- Derrière GLM-4.6, Kimi K2 et DeepSeek sur les benchmarks de codage modernes (LiveCodeBench v6 moyen) ; les développeurs de HN le placent dans une « catégorie de poids » inférieure à Gemini 3, GPT-5.1 et Claude Opus 4.5
- Enclin aux hallucinations en QA factuelle (SimpleQA ~24 %) avec un réglage d'abstention faible
- Vitesse de sortie mesurée à ~49 tokens/s sur Artificial Analysis, sous la médiane de ~58 tokens/s des modèles comparables
- Critique sur HN : l'architecture calque de près DeepSeek V3, ce qui interroge sur l'originalité de la R&D
Gemini 3 Pro
- En tête de LMArena à son lancement avec un record de 1501 Elo et 91,9 % sur GPQA Diamond, état de l'art à sa sortie
- ARC-AGI-2 à 31,1 %, environ 6x Gemini 2.5 Pro (4,9 %) et près du double de GPT-5.1 (17,6 %) à l'époque
- Compréhension multimodale de premier ordre : 81 % sur MMMU-Pro, 87,6 % sur Video-MMMU, avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens
- Codage agentique solide : 76,2 % sur SWE-bench Verified, 54,2 % sur Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo sur WebDev Arena
- Prix plus bas que ses rivaux à $2/$12 par million de tokens, sous les tarifs de classe Claude Sonnet ($3/$15)
- Le thinking_level configurable (low/medium/high) permet aux développeurs d'arbitrer profondeur de raisonnement, latence et coût
- Hallucinations avec excès de confiance : sur AA-Omniscience, il a donné une mauvaise réponse 88 % du temps au lieu de s'abstenir, contre 48 % pour Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Flagornerie largement rapportée par les testeurs (Zvi Mowshowitz : « une vaste intelligence sans colonne vertébrale ») ; exige des prompts système stricts
- Problèmes de fiabilité des appels d'outils dans les stacks d'agents : les développeurs rapportaient des sorties d'outils déversées dans le fil de conversation et plus d'échafaudage nécessaire qu'avec les modèles OpenAI/Anthropic
- Lent à thinking level élevé : temps jusqu'au premier token mesuré autour de 30-60 s sur AI Studio malgré ~130 tokens/s en sortie
- Retiré : arrêté sur l'API Gemini et AI Studio le 9 mars 2026, gemini-3-pro-preview étant désormais un alias de Gemini 3.1 Pro
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Le verdict de l'arène sur Mistral Large 3
Choisissez Mistral Large 3 si vous voulez un vaisseau amiral à poids ouverts et sous gouvernance européenne pour le RAG multilingue, le travail sur longs documents ou les déploiements auto-hébergés : face à Mistral Large 2 (dense 123B, licence de recherche restrictive, API à $2/$6), c'est une nette amélioration en contexte, multimodalité, licence et coût. Évitez-le comme moteur principal de codage ou de raisonnement profond ; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 ou les modèles frontière propriétaires y scorent nettement plus haut. Traitez-le comme un cheval de trait bon marché et fiable plutôt que comme un performeur frontière.
Le verdict de l'arène sur Gemini 3 Pro
Une sortie marquante qui a remis Google au sommet fin 2025, avec un énorme bond en raisonnement par rapport à Gemini 2.5 Pro et les meilleurs scores multimodaux de sa génération. À la mi-2026, il n'y a aucune raison de le choisir : Google l'a arrêté sur l'API le 9 mars 2026, et Gemini 3.1 Pro coûte exactement le même prix tout en plus que doublant la performance sur ARC-AGI-2 (77,1 % contre 31,1 %). Les équipes sur des déploiements hérités devraient migrer vers 3.1 Pro, vers lequel l'ancien ID de modèle pointe désormais de toute façon. Évitez-le pour les charges sensibles aux hallucinations, sauf à ajouter du grounding, une faiblesse que les testeurs ont signalée à répétition.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Mistral Large 3
Pas encore de verdict. Soyez le premier à vous exprimer.
À propos de Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Mistral Large 3 est-il meilleur que Gemini 3 Pro ?
La foule penche aujourd'hui pour Gemini 3 Pro : 57 % le recommandent, contre 50 % pour Mistral Large 3 (3 votes). Sur le critère Raisonnement, Gemini 3 Pro obtient la meilleure note (4.5/5 contre 3/5). Le bon choix dépend de votre usage. La comparaison ligne par ligne de cette page passe en revue les prix, les caractéristiques clés et les notes de l'arène.
Lequel est le moins cher, Mistral Large 3 ou Gemini 3 Pro ?
Mistral Large 3 est le moins cher : il démarre à $1.50/1M out, tandis que Gemini 3 Pro démarre à $12/1M out (prompts ≤200K).
Combien coûtent Mistral Large 3 et Gemini 3 Pro par million de tokens ?
Mistral Large 3 : $0.50/1M in par million de tokens en entrée, $1.50/1M out par million de tokens en sortie. Gemini 3 Pro : $2/1M in (prompts ≤200K) par million de tokens en entrée, $12/1M out (prompts ≤200K) par million de tokens en sortie.