Testa a testa
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: quale modello IA vince nel 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) e DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 3 voti della community, DeepSeek-V4 è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli DeepSeek-V4: l'arena lo valuta 4.5/5 contro 3/5 per Mistral Large 3. Sul budget vince DeepSeek-V4: parte da $0.87/1M out contro $1.50/1M out per Mistral Large 3.
Confronto riga per riga
Punti di forza e debolezze
Mistral Large 3
- Pesi open Apache 2.0 con deployment su nodo singolo via quantizzazione FP8/NVFP4, nonostante i 675B di parametri totali
- Finestra di contesto da 256K, nella fascia alta per i modelli open weights, perfetta per il RAG su documenti lunghi
- Prezzi da flagship aggressivi a $0.50 in input / $1.50 in output per 1M di tokens, circa 3-4x più economico dei flagship proprietari occidentali
- Ha debuttato al 2° posto tra i modelli open source non-reasoning su LMArena (Elo ~1418)
- Multimodalità nativa (encoder visivo da 2.5B di parametri) e 40+ lingue native
- Gli sviluppatori su HN ne lodano il formatting rigoroso, l'aderenza alle istruzioni e l'affidabilità in produzione
- Ragionamento profondo debole: GPQA Diamond ~44% contro il 70% abbondante di DeepSeek V3.2 e Kimi K2 Thinking; nessuna variante reasoning al lancio
- Dietro a GLM-4.6, Kimi K2 e DeepSeek sui benchmark di coding moderni (LiveCodeBench v6 mediocre); su HN gli sviluppatori lo collocano in una 'categoria di peso diversa', sotto Gemini 3, GPT-5.1 e Claude Opus 4.5
- Incline alle allucinazioni sul QA fattuale (SimpleQA ~24%) con un tuning dell'astensione debole
- Velocità di output misurata ~49 tok/s su Artificial Analysis, sotto la mediana di ~58 tok/s dei modelli comparabili
- Critiche su HN per un'architettura che ricalca da vicino DeepSeek V3, sollevando dubbi sull'originalità della R&D
DeepSeek-V4
- Finestra di contesto da 1M di tokens (8x i 128K di V3.2) con fino a 384K di output tokens, standard sull'API ufficiale
- Prezzi aggressivi: $0.435/$0.87 per 1M di tokens (V4-Pro), circa 28.7x più economico per output token di Claude Opus 4.8; l'input in cache-hit scende a $0.003625/1M (oltre il 99% di sconto)
- Pesi open con licenza MIT sia per V4-Pro che per V4-Flash su Hugging Face: uso commerciale, fine-tuning e redistribuzione consentiti
- SOTA open source sul coding agentico: 80.6 su SWE-bench Verified (config Think Max), alla pari con Gemini 3.1 Pro, più rating Codeforces 3206 (~23° posto contro gli umani)
- Al 3° posto su 93 nell'Artificial Analysis Intelligence Index (punteggio 44), ben sopra la media di 25
- Lo stack a sparse attention riduce l'inferenza con contesto 1M al 27% dei FLOPs di V3.2 e al 10% della sua KV cache
- Tool call malformati a intermittenza: le function call a volte escono come testo semplice nel content invece che nel campo tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- La modalità thinking rompe le catene lunghe di tool call multi-turn con errori 400 nei framework agentici (issue OpenClaw #72044, fix ancora incompleto)
- Gli sviluppatori riportano che si inventa API inesistenti nelle codebase custom e agisce su input utente allucinati nei loop agentici
- Molto prolisso (180M di output tokens in valutazione contro una mediana di 95M) e velocità nella media a 54.6 tok/s (39°/93), che erode il basso prezzo per token in pratica
- Solo testo (niente visione né audio) e ancora in preview: la release ufficiale prevista per metà luglio 2026 introduce prezzi di picco che raddoppiano le tariffe API di listino durante gli orari lavorativi di Pechino
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Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
Il verdetto dell'arena su Mistral Large 3
Scegli Mistral Large 3 se vuoi un flagship open weights e a governance europea per RAG multilingue, lavoro su documenti lunghi o deployment self-hosted: rispetto a Mistral Large 2 (denso da 123B, licenza research restrittiva, API a $2/$6) è un upgrade netto per contesto, multimodalità, licenza e costo. Evitalo come motore principale di coding o ragionamento profondo; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 o i modelli proprietari di frontiera segnano nettamente di più lì. Trattalo come un cavallo da lavoro economico e affidabile, non come un fuoriclasse di frontiera.
Il verdetto dell'arena su DeepSeek-V4
Scegli DeepSeek-V4 se vuoi ragionamento e coding agentico quasi di frontiera a un prezzo da 3x fino a quasi 30x sotto Claude Opus o GPT-5.5, o se i pesi con licenza MIT per self-hosting e fine-tuning contano per te. È un upgrade decisivo rispetto a V3.2: contesto 8x più lungo, inferenza long-context molto più economica e coding più forte, e comunque i vecchi endpoint deepseek-chat/reasoner sono deprecati dal 24 luglio 2026. Evitalo per gli agenti in produzione che dipendono da un tool calling multi-turn a prova di bomba, dove gli utenti segnalano ancora tool call malformati e API inventate, e per qualsiasi lavoro con visione o audio visto che è solo testo. Anche le app sensibili alla latenza dovrebbero testarlo prima, perché la sua prolissità e la velocità di output nella media a 54.6 tok/s erodono parte del vantaggio di costo, e metti in conto il raddoppio dei prezzi in ore di picco in arrivo con la release ufficiale di metà luglio.
Cosa dice la folla
Su Mistral Large 3
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su 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.”
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Domande frequenti
Mistral Large 3 è meglio di DeepSeek-V4?
La folla oggi sta con DeepSeek-V4: il 57% lo consiglia, contro il 50% per Mistral Large 3 (3 voti). Su Ragionamento, DeepSeek-V4 ottiene il voto più alto (4.5/5 contro 3/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.
Quale costa meno, Mistral Large 3 o DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 costa meno: parte da $0.87/1M out, mentre Mistral Large 3 parte da $1.50/1M out.
Quanto costano Mistral Large 3 e DeepSeek-V4 per 1M di token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M di token in input, $1.50/1M out per 1M di token in output. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M di token in input, $0.87/1M out per 1M di token in output.