Head-to-head
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: model AI mana yang menang di 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) dan DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 3 suara komunitas, DeepSeek-V4 memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih DeepSeek-V4: arena menilainya 4.5/5 berbanding 3/5 untuk Mistral Large 3. Soal budget, DeepSeek-V4 menang: harganya mulai dari $0.87/1M out berbanding $1.50/1M out untuk Mistral Large 3.
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
DeepSeek-V4
- Context window 1M token (8x dari 128K milik V3.2) dengan output hingga 384K tokens, standar di API resmi
- Harga agresif: $0.435/$0.87 per 1M tokens (V4-Pro), kira-kira 28.7x lebih murah per output token dibanding Claude Opus 4.8; input cache-hit turun ke $0.003625/1M (diskon lebih dari 99%)
- Bobot terbuka berlisensi MIT untuk V4-Pro maupun V4-Flash di Hugging Face: penggunaan komersial, fine-tuning, dan redistribusi diizinkan
- SOTA open source untuk coding agentik: 80.6 di SWE-bench Verified (konfigurasi Think Max), seri dengan Gemini 3.1 Pro, plus rating Codeforces 3206 (sekitar peringkat 23 vs manusia)
- Peringkat #3 dari 93 di Artificial Analysis Intelligence Index (skor 44), jauh di atas rata-rata 25
- Stack sparse-attention memangkas inferensi context 1M menjadi 27% FLOPs milik V3.2 dan 10% KV cache-nya
- Tool call cacat yang muncul sesekali: function call kadang dikeluarkan sebagai teks biasa di content alih-alih field tool_calls (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- Mode thinking merusak rantai tool-call multi-giliran yang panjang dengan error 400 di framework agen (OpenClaw issue #72044, perbaikannya belum tuntas)
- Developer melaporkan ia mengarang API yang tidak ada di codebase kustom dan bertindak atas input pengguna yang dihalusinasikan dalam loop agen
- Sangat bertele-tele (180M output tokens evaluasi vs median 95M) dan kecepatan menengah di 54.6 tok/s (#39/93), yang menggerus harga per token murahnya di lapangan
- Hanya teks (tanpa vision atau audio) dan masih preview: rilis resmi yang direncanakan pertengahan Juli 2026 menambah harga jam sibuk yang menggandakan tarif API tercantum selama jam kerja Beijing
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 DeepSeek-V4
Pilih DeepSeek-V4 jika Anda menginginkan penalaran dan coding agentik mendekati frontier dengan harga 3x hingga hampir 30x di bawah Claude Opus atau GPT-5.5, atau jika bobot berlisensi MIT untuk self-hosting dan fine-tuning penting bagi Anda. Ini upgrade telak dari V3.2: context 8x lebih panjang, inferensi long-context jauh lebih murah, dan coding lebih kuat, apalagi endpoint legacy deepseek-chat/reasoner toh dideprekasi pada 24 Juli 2026. Hindari untuk agen produksi yang bergantung pada tool calling multi-giliran yang benar-benar solid, di mana pengguna masih melaporkan tool call cacat dan API karangan, dan untuk pekerjaan vision atau audio apa pun karena ia hanya teks. Aplikasi yang sensitif latensi juga sebaiknya menguji dulu, karena sifat bertele-tele dan kecepatan output menengah 54.6 tok/s menggerus sebagian keunggulan biayanya, dan anggarkan penggandaan harga jam sibuk yang datang bersama rilis resmi pertengahan Juli.
Kata penonton
Tentang Mistral Large 3
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Mistral Large 3 lebih baik daripada DeepSeek-V4?
Saat ini penonton berpihak pada DeepSeek-V4: 57% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Mistral Large 3 (3 suara). Soal Penalaran, DeepSeek-V4 dinilai lebih tinggi (4.5/5 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 DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 lebih murah: harganya mulai dari $0.87/1M out, sementara Mistral Large 3 mulai dari $1.50/1M out.
Berapa biaya Mistral Large 3 dan DeepSeek-V4 per 1M token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M token input, $1.50/1M out per 1M token output. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M token input, $0.87/1M out per 1M token output.