Head-to-head
Mistral Large 3 vs Claude Fable 5: model AI mana yang menang di 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) dan Claude Fable 5 ($50/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 4 suara komunitas, Claude Fable 5 memimpin dengan persetujuan 63%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih Claude Fable 5: arena menilainya 5/5 berbanding 3/5 untuk Mistral Large 3. Soal budget, Mistral Large 3 menang: harganya mulai dari $1.50/1M out berbanding $50/1M out untuk Claude Fable 5.
Perbandingan baris demi baris
Kekuatan dan kelemahan
Mistral Large 3
- Bobot terbuka Apache 2.0 dengan deployment satu node via kuantisasi FP8/NVFP4, meski total parameternya 675B
- Context window 256K, di kelas atas untuk model open weights, sangat cocok untuk RAG dokumen panjang
- Harga flagship agresif $0.50 masuk / $1.50 keluar per 1M tokens, kira-kira 3-4x lebih murah dari flagship proprietary Barat
- Debut #2 di antara model open source non-reasoning di LMArena (Elo sekitar 1418)
- Multimodalitas natif (encoder vision 2.5B parameter) dan 40+ bahasa natif
- Developer di HN memuji format dan kepatuhan instruksinya yang ketat plus keandalan produksinya
- Penalaran mendalam lemah: GPQA Diamond sekitar 44% vs 70-an tinggi untuk DeepSeek V3.2 dan Kimi K2 Thinking; tanpa varian reasoning saat peluncuran
- Tertinggal dari GLM-4.6, Kimi K2, dan DeepSeek pada benchmark coding modern (LiveCodeBench v6 menengah); developer HN menempatkannya di 'kelas berat yang berbeda' di bawah Gemini 3, GPT-5.1, dan Claude Opus 4.5
- Rentan halusinasi pada QA faktual (SimpleQA sekitar 24%) dengan tuning abstensi yang lemah
- Kecepatan output terukur sekitar 49 tok/s di Artificial Analysis, di bawah median sekitar 58 tok/s untuk model sekelas
- Kritik di HN bahwa arsitekturnya sangat mirip DeepSeek V3, menimbulkan keraguan atas orisinalitas R&D-nya
Claude Fable 5
- 80.3% di SWE-bench Pro vs 69.2% untuk Opus 4.8, 58.6% untuk GPT-5.5, dan 54.2% untuk Gemini 3.1 Pro, kira-kira 11 poin di depan model frontier berikutnya
- 95.0% di SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) dan 29.3% pada split FrontierCode Diamond milik Cognition, lebih dari dua kali lipat 13.4% milik Opus 4.8
- Otonomi jangka panjang adalah cerita sesungguhnya: Stripe melaporkan migrasi codebase Ruby 50 juta baris selesai dalam satu hari alih-alih 2+ bulan, dan CEO Cursor menyebutnya state of the art di CursorBench
- Laporan lapangan sesuai benchmark: engineer HN menggambarkannya bekerja 'seperti engineer sungguhan' (CRDT dengan pendampingan minimal, menulis fuzzer-nya sendiri, satu pengurangan alokasi 46x), Simon Willison mengukur 'pekerjaan senilai beberapa hari' dalam satu sesi
- Context window 1M token secara default plus output 128K, dan vision state-of-the-art pada dokumen padat (29.8% di GDP.pdf vs 24.9% untuk GPT-5.5 dan 22.5% untuk Opus 4.8)
- Permintaan yang ditolak sebelum ada output tidak ditagih, dan fallback sisi server ke Opus 4.8 dengan kredit fallback terpasang di API
- Dua kali harga Opus 4.8 ($10/$50 vs $5/$25) dan lambat: satu permintaan pada tugas sulit rutin memakan waktu bermenit-menit, Simon Willison menyebutnya blak-blakan 'lambat, mahal'
- Classifier keamanan dual-use salah sasaran pada pekerjaan sah: seorang fisikawan medis melaporkan soal dinamika fluida dan kode segmentasi MRI ditolak sebagai risiko biosekuriti, dengan permintaan yang dialihkan diam-diam ke Opus 4.8 (utas HN viral berjudul 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; Anthropic mengklaim di bawah 5% sesi)
- Peluncuran yang berbatu: kontrol ekspor AS memaksa Anthropic menangguhkan akses di seluruh dunia dari 12 hingga 30 Juni 2026, tiga hari setelah rilis, dengan pemulihan penuh baru pada 1 Juli
- Mewajibkan retensi data 30 hari dan tidak tersedia di bawah zero data retention, penghalang keras bagi organisasi berkepatuhan ketat; juga tanpa mode thinking-off, chain of thought mentah tidak pernah dikembalikan, prefill assistant mengembalikan error 400
- Tidak state of the art di semua hal: GPT-5.5 masih memimpin ARC-AGI-2 (85.0% vs 77.1%), dan Andon Labs menemukan Mythos 5 tanpa blokir berkinerja di bawah Opus 4.7 maupun GPT-5.5 di Vending-Bench, dengan penalaran yang mengoptimalkan keterdeteksian alih-alih bahaya nyata
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Vonis arena atas Mistral Large 3
Pilih Mistral Large 3 jika Anda menginginkan flagship open weights yang tunduk pada tata kelola Uni Eropa untuk RAG multibahasa, pekerjaan dokumen panjang, atau deployment self-hosted: dibanding Mistral Large 2 (dense 123B, lisensi riset yang restriktif, harga API $2/$6) ia adalah peningkatan jelas dalam context, multimodalitas, lisensi, dan biaya. Hindari sebagai mesin coding atau penalaran mendalam utama Anda; DeepSeek V3.2, GLM-4.6, atau model frontier proprietary berskor jauh lebih tinggi di sana. Perlakukan ia sebagai kuda beban yang murah dan andal, bukan performer frontier.
Vonis arena atas Claude Fable 5
Ambil Claude Fable 5 jika beban kerja Anda benar-benar jangka panjang: sesi agentik semalaman, migrasi raksasa, tugas di mana satu sesi berjam-jam menggantikan berhari-hari kerja tersupervisi. Di sana, premi 2x di atas Opus 4.8 terbayar lewat kompresi tugas, dan benchmark-nya (80.3% SWE-bench Pro, 11 poin di depan yang lain) didukung deployment nyata di Stripe dan Cursor. Untuk coding interaktif dan pekerjaan sehari-hari, tetaplah di Opus 4.8: 88.6% di SWE-bench Verified dengan separuh harga, tanpa salah sasaran classifier, giliran lebih cepat. Tim yang sensitif biaya bisa mendapat coding mendekati Opus dari Sonnet 5 seharga $3/$15 (harga perkenalan $2/$10 hingga Agustus 2026). Hindari Fable 5 sama sekali jika organisasi Anda mewajibkan zero data retention atau jika Anda bekerja di dekat biologi, pencitraan medis, atau tooling keamanan, area di mana classifier dual-use masih menghasilkan false positive dan diam-diam menukar ke Opus 4.8 di tengah sesi.
Kata penonton
Tentang Mistral Large 3
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang Claude Fable 5
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Mistral Large 3 lebih baik daripada Claude Fable 5?
Saat ini penonton berpihak pada Claude Fable 5: 63% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Mistral Large 3 (4 suara). Soal Penalaran, Claude Fable 5 dinilai lebih tinggi (5/5 vs 3/5). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, Mistral Large 3 atau Claude Fable 5?
Mistral Large 3 lebih murah: harganya mulai dari $1.50/1M out, sementara Claude Fable 5 mulai dari $50/1M out.
Berapa biaya Mistral Large 3 dan Claude Fable 5 per 1M token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M token input, $1.50/1M out per 1M token output. Claude Fable 5: $10/1M in per 1M token input, $50/1M out per 1M token output.