一騎打ち
Mistral Large 3 vs Claude Haiku 4.5:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Mistral Large 3($1.50/1M out)と Claude Haiku 4.5($5/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 2件のコミュニティ票のうち、Claude Haiku 4.5 が支持率67%でリードしています。
即断の評決
推論では、Mistral Large 3 と Claude Haiku 4.5 は3/5で互角です。 予算重視なら Mistral Large 3 の勝ち:$1.50/1M outから始められるのに対し、Claude Haiku 4.5 は$5/1M outからです。
項目別比較
強みと弱み
Mistral Large 3
- Apache 2.0のオープンウェイトで、総675Bパラメータにもかかわらず FP8/NVFP4量子化によりシングルノード展開が可能です
- 256Kのコンテキストウィンドウはオープンウェイトモデルとして上位で、長文ドキュメントのRAGに好適です
- フラッグシップとして攻めの価格、入力$0.50 / 出力$1.50 per 1M tokens:欧米のプロプライエタリフラッグシップの約3-4分の1です
- LMArenaのオープンソース非推論モデル部門で2位デビュー(Elo約1418)です
- ネイティブマルチモーダリティ(2.5Bパラメータのビジョンエンコーダー)と40以上のネイティブ対応言語を備えます
- HNの開発者は、厳格なフォーマットと指示追従、本番環境での信頼性を称賛しています
- 深い推論が弱い:GPQA Diamondは約44%で、DeepSeek V3.2やKimi K2 Thinkingの70%台後半に対して見劣りします。発売時に推論特化版もありません
- 現代的なコーディングベンチマークでGLM-4.6、Kimi K2、DeepSeekに後れます(LiveCodeBench v6は中位)。HNの開発者はGemini 3、GPT-5.1、Claude Opus 4.5より「別の階級」下と位置付けています
- 事実QAでハルシネーションが出やすく(SimpleQA約24%)、回答を控えるチューニングも弱めです
- Artificial Analysisの計測出力速度は約49 tok/sで、同クラスモデルの中央値約58 tok/sを下回ります
- アーキテクチャがDeepSeek V3に酷似しているとのHNでの批判があり、独自R&Dへの疑念を招いています
Claude Haiku 4.5
- SWE-bench Verifiedで73.3%、Sonnet 4.5のエージェント型コーディングの約90%を3分の1の価格で実現します
- 高速:Anthropicによれば Sonnet 4の2倍超、発売時の顧客はSonnet 4.5比4-5倍速と報告。Artificial Analysisの計測では約92-110出力tok/sです
- 開発者からは、無関係なコードに触れない正確で局所的なコード編集が報告されており、初期テストではGPT-5 miniクラスを上回ります
- ビジョン入力と拡張思考の両方に対応、発売時のこの価格帯では稀有です
- マルチエージェント構成のワーカーモデルに好適です(Sonnet/Opusが計画し、並列のHaikuサブエージェントが実行)
- プロンプトキャッシュ読み取り$0.10/1MとBatch API 50%割引で、実質コストをさらに下げられます
- 小型モデルとして出力$5/1Mは割高:出力の多いタスクではGemini FlashやGPT miniティアが数倍安く上回ります
- 200Kコンテキスト(Sonnet 5/Opus系の1Mに対して)と64Kの最大出力が、大規模コードベースや長い出力の作業を制限します
- 分野横断の推論は平凡:GPQA、MedQA、MMMU系の知識タスクで弱いとの報告があります
- 実際のスループットのばらつきが大きく(82-208 tok/sの報告)、7-8分を超える長いエージェントセッションでは品質が低下します
- 知識カットオフ(確実なのは2025年2月まで)は2026年半ばの基準では古めです
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1人につき各ツール1票。あなたの推薦が、みんなの見る観客スコアを動かします。
Mistral Large 3 へのアリーナの評決
多言語RAG、長文ドキュメント作業、セルフホスト展開のためにEU統治のオープンウェイトフラッグシップが欲しいならMistral Large 3を選んでください。Mistral Large 2(密123B、制限的な研究ライセンス、API価格$2/$6)と比べて、コンテキスト、マルチモーダリティ、ライセンス、コストのすべてで明確なアップグレードです。主力のコーディングエンジンや深い推論エンジンとしては避けてください。DeepSeek V3.2、GLM-4.6、またはプロプライエタリのフロンティアモデルの方が大幅に高いスコアを出します。フロンティア級の実力者ではなく、安価で信頼できる働き者として扱うのが正解です。
Claude Haiku 4.5 へのアリーナの評決
Anthropicスタック上で、低レイテンシかつ3分の1の価格でSonnetに迫るコーディング品質が必要ならHaiku 4.5を選んでください。Haiku 3.5からの大幅な進化であり、マルチエージェントパイプラインのワーカーモデルとして光ります。2026年7月時点でもAnthropicの現行小型モデルであり、Claudeベースのプロダクトにおける廉価ティアのデフォルトです。深い分野横断推論、非常に大きなコードベース(200Kコンテキスト上限)、純粋なトークン単価の比較(今やGemini FlashやGPT miniティアの方が安い)には避け、速度より品質が重要になったらSonnet 5にステップアップしてください。
観客の声
Mistral Large 3 について
まだ審判はありません。最初の声を上げてください。
Claude Haiku 4.5 について
“The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.”
“Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.”
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よくある質問
Mistral Large 3 は Claude Haiku 4.5 より優れていますか?
現在、観客は Claude Haiku 4.5 を支持しています:推薦率67%、対する Mistral Large 3 は50%です(2票)。 最適な選択は用途次第です。このページの項目別比較で、料金、主要スペック、アリーナ評価を分解しています。
Mistral Large 3 と Claude Haiku 4.5、安いのはどちらですか?
Mistral Large 3 の方が安く、$1.50/1M outから始められます。Claude Haiku 4.5 は$5/1M outからです。
Mistral Large 3 と Claude Haiku 4.5 の100万トークンあたりの料金は?
Mistral Large 3:入力100万トークンあたり$0.50/1M in、出力100万トークンあたり$1.50/1M out。Claude Haiku 4.5:入力100万トークンあたり$1/1M in、出力100万トークンあたり$5/1M out。