一騎打ち
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.7:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Mistral Large 3($1.50/1M out)と Claude Opus 4.7($25/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 3件のコミュニティ票のうち、Claude Opus 4.7 が支持率57%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら Claude Opus 4.7:アリーナの評価は4.5/5、対する Mistral Large 3 は3/5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 Opus 4.7 は$25/1M 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 Opus 4.7
- 発売時にSWE-bench Verified 87.6%(Opus 4.6の80.8%から向上)とSWE-bench Pro 64.3%を記録し、GPT-5.4(57.7%)とGemini 3.1 Pro(54.2%)をリードしました
- 1M tokensのコンテキストウィンドウと128Kの最大出力を、長文コンテキスト割増なしの一律$5/$25で提供(Batch APIベータ経由で300K出力)
- 高解像度ビジョンを備えた初のClaude:長辺2576pxまでの画像をピクセル精度の座標で受け付け、従来比約3倍の精細さです
- コードレビューが傑出:独立テストでライバルより強力なファイル横断推論で実在バグを多く発見し、ドキュメント推論エラーはOpus 4.6比21%減です
- 新しいxhighエフォートレベルとTask Budgets(ベータ)による細かなコスト制御:低エフォートの4.7は中エフォートの4.6の出力品質にほぼ匹敵します
- 知識が新しい:リリース時点でどのClaudeモデルよりも新しい、2026年1月の確実なカットオフです
- 新トークナイザーにより同じテキストのトークン数が4.7以前のモデル比で約30%増加し(Anthropic自身のドキュメントによる)、表示価格は据え置きでも実質的なリクエスト単価が上がります
- エージェント用途では非常に冗長:あるベンチマークでは同等のコーディングタスクでGPT-5.5の出力tokensが72%少なく、レビュアーはそのナレーションを過剰と評しています
- 移行者を悩ませる破壊的なAPI変更:temperature/top_p/top_kとthinkingのbudget_tokensは400エラーを返すようになり、思考テキストはデフォルトで非表示です
- レイテンシは中程度で、高エフォートでは1ターンに数分かかることも。fastモードはプレミアムなリサーチプレビューで、4.7では既に非推奨です
- 約3か月で同じ$5/$25のOpus 4.8に抜かれ、リアルタイムのサイバーセキュリティ保護機能が正当なセキュリティ業務に誤検知することがあります
あなたの審判を下す
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 Opus 4.7 へのアリーナの評決
Opus 4.7を選ぶべきなのは、再現性のために既にこのモデルに固定している場合だけです。Opus 4.8は同じ$5/$25でAPI仕様も同一のまま性能で上回るため、新規プロジェクトのデフォルトとしてはそちらが適切です。エージェント型コーディング、コードレビュー、1Mコンテキストのドキュメント作業では依然として非常に強力で、Opus 4.6からは明確なアップグレードです。4.6から移行するチームは、破壊的なAPI変更と、プロンプトあたり約30%多くのトークンを生むトークナイザーを予算に織り込んでください。コスト重視のユーザーは、Opusに迫る品質を$3/$15(2026年8月31日まで導入価格$2/$10)で提供するSonnet 5を検討すべきです。
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 Opus 4.7 について
“Watch your invoices. New tokenizer counts ~30% more tokens for the same text, and it narrates every tiny step. Sticker price unchanged, effective cost definitely not.”
“Came from 4.6 and stopped chunking repos entirely. 1M context, 128K output, flat $5/$25 with no long-context premium. That pricing decision alone won me over.”
“87.6 SWE-bench Verified is not just marketing, it closes tickets GPT-5.4 fumbles. And the hi-res vision with pixel-accurate coords finally makes screenshot debugging useful.”
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よくある質問
Mistral Large 3 は Claude Opus 4.7 より優れていますか?
現在、観客は Claude Opus 4.7 を支持しています:推薦率57%、対する Mistral Large 3 は50%です(3票)。 推論では Claude Opus 4.7 が上回っています(4.5/5 vs 3/5)。 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 Opus 4.7、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 Opus 4.7 は$25/1M outからです。
Mistral Large 3 と Claude Opus 4.7 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 Opus 4.7:入力100万トークンあたり$5/1M in、出力100万トークンあたり$25/1M out。