Head-to-head
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: model AI mana yang menang di 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) dan GPT-5.2 ($14/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 2 suara komunitas, Mistral Large 3 memimpin dengan persetujuan 50%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih GPT-5.2: arena menilainya 4/5 berbanding 3/5 untuk Mistral Large 3. Soal budget, Mistral Large 3 menang: harganya mulai dari $1.50/1M out berbanding $14/1M out untuk GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified dan 55.6% SWE-Bench Pro saat peluncuran, nyaris setara Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: menyamai atau mengalahkan profesional manusia di 70.9% perbandingan, hampir dua kali lipat 38.8% milik GPT-5.1
- Sains dan matematika kuat: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) dan 40.3% FrontierMath, state of the art saat rilis
- Context 400K dengan retrieval long-context MRCR v2 nyaris sempurna hingga 256K tokens
- 30% lebih sedikit halusinasi dibanding GPT-5.1 (tingkat kesalahan pada kueri ChatGPT nyata turun dari 8.8% ke 6.2%)
- Lebih murah dari penerusnya: $1.75/$14 per 1M vs $2.50/$15 (GPT-5.4) dan $5/$30 (GPT-5.5)
- Kecepatan adalah keluhan utama komunitas: extended thinking dilaporkan serendah sekitar 4 tokens/s di ChatGPT, dan Pro bisa berpikir sangat lama dan tetap gagal
- Skor benchmark unggulannya diperoleh pada reasoning effort xhigh, yang menghabiskan jauh lebih banyak token dan waktu dibanding pengaturan default
- Regresi kepribadian yang dikritik luas vs GPT-5.1: pengguna Reddit menyebutnya 'terlalu korporat, terlalu aman' dan 'langkah mundur' untuk chat dan menulis
- Coding tertinggal dari lini Anthropic dalam perbandingan Elo langsung (analisis Opus 4.7 belakangan menyebut selisih 144 Elo); tanpa modalitas audio, tanpa fine-tuning
- Sudah tergantikan per pertengahan 2026: OpenAI merekomendasikan GPT-5.5 dan GPT-5.2 tidak lagi tampil di halaman harga API utama
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 GPT-5.2
Pilih GPT-5.2 di atas GPT-5.1 untuk penalaran berat, long-context, atau pekerjaan agentik: ia nyaris menggandakan tingkat kemenangan GDPval milik GPT-5.1, memangkas halusinasi 30%, dan menangani context 400K dengan andal. Pada pertengahan 2026 ia terutama adalah pilihan hemat, seharga $1.75/$14 dibanding $5/$30 untuk GPT-5.5 sambil tetap kompeten di sebagian besar tugas profesional. Hindari untuk chat yang sensitif latensi dan penulisan kreatif, area di mana pengguna merasa ia lambat dan lebih datar dari GPT-5.1. Tim yang menginginkan frontier terkini OpenAI sebaiknya membayar lebih untuk GPT-5.5.
Kata penonton
Tentang Mistral Large 3
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang GPT-5.2
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Mistral Large 3 lebih baik daripada GPT-5.2?
Soal Penalaran, GPT-5.2 dinilai lebih tinggi (4/5 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 GPT-5.2?
Mistral Large 3 lebih murah: harganya mulai dari $1.50/1M out, sementara GPT-5.2 mulai dari $14/1M out.
Berapa biaya Mistral Large 3 dan GPT-5.2 per 1M token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M token input, $1.50/1M out per 1M token output. GPT-5.2: $1.75/1M in per 1M token input, $14/1M out per 1M token output.