Head-to-head
Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro: model AI mana yang menang di 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) dan Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 3 suara komunitas, Gemini 3 Pro memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih Gemini 3 Pro: arena menilainya 4.5/5 berbanding 3/5 untuk Mistral Large 3. Soal budget, Mistral Large 3 menang: harganya mulai dari $1.50/1M out berbanding $12/1M out (prompts ≤200K) untuk Gemini 3 Pro.
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
Gemini 3 Pro
- Memuncaki LMArena saat peluncuran dengan rekor 1501 Elo dan mencetak 91.9% di GPQA Diamond, state of the art saat rilis
- ARC-AGI-2 di 31.1%, kira-kira 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) dan hampir dua kali lipat GPT-5.1 (17.6%) pada masanya
- Pemahaman multimodal terbaik di kelasnya: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, dengan context window 1M token
- Coding agentik kuat: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo di WebDev Arena
- Memotong harga pesaing di $2/$12 per 1M tokens, di bawah harga kelas Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level yang bisa dikonfigurasi (low/medium/high) memungkinkan developer menukar kedalaman penalaran dengan latensi dan biaya
- Halusinasi yang terlalu percaya diri: di AA-Omniscience ia memberi jawaban salah 88% dari waktu alih-alih menolak menjawab, vs 48% untuk Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Sifat menjilat yang banyak dilaporkan reviewer (Zvi Mowshowitz: 'kecerdasan luas tanpa tulang punggung'); butuh system prompt yang ketat
- Masalah keandalan tool-calling di stack agen: developer melaporkan output tool tumpah ke utas chat dan butuh lebih banyak scaffolding dibanding model OpenAI/Anthropic
- Lambat pada thinking level tinggi: time to first token terukur sekitar 30-60s di AI Studio meski kecepatan output sekitar 130 tok/s
- Sudah dipensiunkan: dimatikan di Gemini API dan AI Studio pada 9 Maret 2026, dengan gemini-3-pro-preview kini dialiaskan ke Gemini 3.1 Pro
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 Gemini 3 Pro
Rilis bersejarah yang mengembalikan Google ke puncak pada akhir 2025, dengan lompatan penalaran besar dari Gemini 2.5 Pro dan skor multimodal terbaik di generasinya. Per pertengahan 2026 tidak ada alasan memilihnya: Google mematikannya di API pada 9 Maret 2026, dan Gemini 3.1 Pro berharga persis sama sambil melipatgandakan lebih dari dua kali performa ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Tim dengan deployment legacy sebaiknya bermigrasi ke 3.1 Pro, yang toh kini menjadi tujuan alias ID model lamanya. Hindari untuk beban kerja yang sensitif halusinasi kecuali Anda menambahkan grounding, kelemahan yang berulang kali ditandai reviewer.
Kata penonton
Tentang Mistral Large 3
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang 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.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Mistral Large 3 lebih baik daripada Gemini 3 Pro?
Saat ini penonton berpihak pada Gemini 3 Pro: 57% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Mistral Large 3 (3 suara). Soal Penalaran, Gemini 3 Pro 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 Gemini 3 Pro?
Mistral Large 3 lebih murah: harganya mulai dari $1.50/1M out, sementara Gemini 3 Pro mulai dari $12/1M out (prompts ≤200K).
Berapa biaya Mistral Large 3 dan Gemini 3 Pro per 1M token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M token input, $1.50/1M out per 1M token output. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M token input, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M token output.