Head-to-head
Mistral Large 3 vs Claude Haiku 4.5: model AI mana yang menang di 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) dan Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 2 suara komunitas, Claude Haiku 4.5 memimpin dengan persetujuan 67%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, Mistral Large 3 dan Claude Haiku 4.5 imbang di 3/5. Soal budget, Mistral Large 3 menang: harganya mulai dari $1.50/1M out berbanding $5/1M out untuk Claude Haiku 4.5.
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 Haiku 4.5
- 73.3% di SWE-bench Verified, sekitar 90% kemampuan coding agentik Sonnet 4.5 dengan sepertiga harganya
- Cepat: lebih dari 2x kecepatan Sonnet 4 menurut Anthropic, dengan pelanggan awal melaporkan 4-5x lebih cepat dari Sonnet 4.5; sekitar 92-110 output tok/s menurut pengukuran Artificial Analysis
- Developer melaporkan penyuntingan kode yang presisi dan terlokalisasi tanpa menyentuh kode yang tidak relevan, lebih baik dari kelas GPT-5 mini dalam pengujian awal
- Mendukung input vision sekaligus extended thinking, langka di tingkat harga ini saat peluncuran
- Sangat cocok sebagai model pekerja dalam setup multi-agen (Sonnet/Opus merencanakan, sub-agen Haiku paralel mengeksekusi)
- Pembacaan prompt cache $0.10/1M dan diskon Batch API 50% memangkas biaya efektif lebih jauh
- Output $5/1M tergolong mahal untuk model kecil: tingkat Gemini Flash dan GPT mini memotongnya berkali lipat pada tugas yang berat di output
- Context 200K (vs 1M untuk saudaranya Sonnet 5/Opus) dan output maksimum 64K membatasi pekerjaan codebase besar dan output panjang
- Penalaran lintas domain biasa saja: pengguna melaporkan hasil lemah pada tugas pengetahuan bergaya GPQA, MedQA, MMMU
- Throughput sangat bervariasi di lapangan (dilaporkan 82-208 tok/s) dan kualitas menurun pada sesi agentik panjang 7-8+ menit
- Cutoff pengetahuan (andal hingga Feb 2025) sudah usang menurut standar pertengahan 2026
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 Haiku 4.5
Pilih Haiku 4.5 jika Anda berada di stack Anthropic dan butuh kualitas coding mendekati Sonnet dengan latensi rendah dan sepertiga harganya: ini lompatan masif dari Haiku 3.5 dan unggul sebagai model pekerja dalam pipeline multi-agen. Model ini masih menjadi model kecil terkini Anthropic per Juli 2026, sehingga menjadi tingkat murah default untuk produk berbasis Claude. Hindari untuk penalaran lintas domain yang dalam, codebase sangat besar (batas context 200K), atau perbandingan murni biaya per token, di mana tingkat Gemini Flash dan GPT mini kini lebih murah, dan naiklah ke Sonnet 5 saat kualitas lebih penting daripada kecepatan.
Kata penonton
Tentang Mistral Large 3
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang Claude Haiku 4.5
“The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.”
“Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Mistral Large 3 lebih baik daripada Claude Haiku 4.5?
Saat ini penonton berpihak pada Claude Haiku 4.5: 67% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Mistral Large 3 (2 suara). 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 Haiku 4.5?
Mistral Large 3 lebih murah: harganya mulai dari $1.50/1M out, sementara Claude Haiku 4.5 mulai dari $5/1M out.
Berapa biaya Mistral Large 3 dan Claude Haiku 4.5 per 1M token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M token input, $1.50/1M out per 1M token output. Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M token input, $5/1M out per 1M token output.