Testa a testa
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: quale modello IA vince nel 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) e GPT-5.2 ($14/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 2 voti della community, Mistral Large 3 è in testa con il 50% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli GPT-5.2: l'arena lo valuta 4/5 contro 3/5 per Mistral Large 3. Sul budget vince Mistral Large 3: parte da $1.50/1M out contro $14/1M out per GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% su SWE-bench Verified e 55.6% su SWE-Bench Pro al lancio, quasi alla pari con Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: pareggia o batte i professionisti umani nel 70.9% dei confronti, quasi il doppio del 38.8% di GPT-5.1
- Ottimo in scienze e matematica: 92.4% su GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) e 40.3% su FrontierMath, stato dell'arte alla release
- Contesto da 400K con retrieval long-context quasi perfetto su MRCR v2 fino a 256K tokens
- 30% di allucinazioni in meno rispetto a GPT-5.1 (tasso di errore sulle query reali di ChatGPT sceso dall'8.8% al 6.2%)
- Più economico dei suoi successori: $1.75/$14 per 1M contro $2.50/$15 (GPT-5.4) e $5/$30 (GPT-5.5)
- La velocità è la lamentela numero uno della community: extended thinking riportato fino a ~4 tokens/s in ChatGPT, e il Pro può pensare a lungo e fallire comunque
- I punteggi di punta dei benchmark sono stati ottenuti a reasoning effort xhigh, che consuma molti più tokens e tempo delle impostazioni di default
- Regressione di personalità molto criticata rispetto a GPT-5.1: gli utenti su Reddit lo hanno definito 'troppo corporate, troppo prudente' e 'un passo indietro' per chat e scrittura
- Il coding resta dietro alla linea Anthropic nei confronti Elo testa a testa (un'analisi successiva su Opus 4.7 citava un gap di 144 Elo); niente modalità audio, niente fine-tuning
- Già superato a metà 2026: OpenAI raccomanda GPT-5.5 e GPT-5.2 non compare più nella pagina prezzi principale dell'API
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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 GPT-5.2
Scegli GPT-5.2 al posto di GPT-5.1 per ragionamento pesante, long-context o lavoro agentico: quasi raddoppia il tasso di vittoria GDPval di GPT-5.1, taglia le allucinazioni del 30% e gestisce contesti da 400K in modo affidabile. A metà 2026 è soprattutto una scelta di convenienza, a $1.75/$14 contro i $5/$30 di GPT-5.5, restando competente sulla maggior parte dei task professionali. Evitalo per la chat sensibile alla latenza e la scrittura creativa, dove gli utenti lo hanno trovato lento e più piatto di GPT-5.1. I team che vogliono l'attuale frontiera di OpenAI dovrebbero invece pagare per GPT-5.5.
Cosa dice la folla
Su Mistral Large 3
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su 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.”
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Domande frequenti
Mistral Large 3 è meglio di GPT-5.2?
Su Ragionamento, GPT-5.2 ottiene il voto più alto (4/5 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 GPT-5.2?
Mistral Large 3 costa meno: parte da $1.50/1M out, mentre GPT-5.2 parte da $14/1M out.
Quanto costano Mistral Large 3 e GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in per 1M di token in input, $14/1M out per 1M di token in output.