Head-to-head
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: model AI mana yang menang di 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) dan GPT-5.5 ($30/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 3 suara komunitas, GPT-5.5 memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih GPT-5.5: 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 $30/1M out untuk GPT-5.5.
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
GPT-5.5
- Context window 1M token (1,050,000) dengan output maksimum 128K dan reasoning effort yang bisa diatur dari none hingga xhigh
- State-of-the-art di ARC-AGI-2 dengan 85.0% (vs 73.3% untuk GPT-5.4) dan Terminal-Bench 2.0 dengan 82.7%
- Otonomi coding agentik kuat: developer melaporkan ia menuntaskan sekali jalan tugas yang butuh beberapa giliran di GPT-5.4 dan memperbaiki kesalahannya sendiri; +50 poin di Code Arena vs GPT-5.4
- Diskon agresif: potongan 90% untuk cached input ($0.50/1M) dan 50% via Batch atau Flex ($2.50/$15)
- Cepat untuk ukuran reasoner frontier: developer menyebutnya model GPT pertama yang nyaman dijalankan pada thinking effort medium atau low
- Harga resmi naik dua kali lipat vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) untuk context window 1M token yang sama
- Terlalu harfiah mengikuti instruksi: developer melaporkan ia gagal menangkap maksud di tempat-tempat yang jelas, di mana Claude berhasil
- Tertinggal dari Claude Opus 4.8 di SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); developer HN masih memfavoritkan Claude kira-kira 2:1 untuk coding
- Kadang terlalu konservatif dengan perubahan kode atau melewatkan penalaran mendalam sama sekali, langsung menjawab pada prompt kompleks
- Biaya tambahan long-context: prompt di atas 272K input tokens ditagih 2x input dan 1.5x output untuk seluruh sesi
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-5.5
Pilih GPT-5.5 di atas GPT-5.4 jika Anda butuh otonomi agentik lebih kuat, alur kerja yang berat di terminal, atau penalaran abstrak SOTA, tetapi ketahuilah harga resminya naik dua kali lipat dari $2.50/$15 milik GPT-5.4 menjadi $5/$30 sementara context 1M token tidak berubah. Tim yang mengerjakan refactoring multi-file berisiko tinggi mungkin tetap lebih memilih Claude Opus, yang memimpin SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) dan lebih baik menangkap maksud dari prompt yang longgar. Pengguna dengan anggaran ketat perlu mewaspadai biaya tambahan 272K token dan laporan limit yang lebih cepat habis, dan mengandalkan caching, Batch, atau Flex untuk memangkas biaya separuh.
Kata penonton
Tentang Mistral Large 3
Belum ada vonis. Jadilah yang pertama angkat suara.
Tentang GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Mistral Large 3 lebih baik daripada GPT-5.5?
Saat ini penonton berpihak pada GPT-5.5: 57% merekomendasikannya, berbanding 50% untuk Mistral Large 3 (3 suara). Soal Penalaran, GPT-5.5 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 GPT-5.5?
Mistral Large 3 lebih murah: harganya mulai dari $1.50/1M out, sementara GPT-5.5 mulai dari $30/1M out.
Berapa biaya Mistral Large 3 dan GPT-5.5 per 1M token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M token input, $1.50/1M out per 1M token output. GPT-5.5: $5/1M in per 1M token input, $30/1M out per 1M token output.