一騎打ち
Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Mistral Large 3($1.50/1M out)と Gemini 3 Pro($12/1M out (prompts ≤200K))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、Gemini 3 Pro 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 Gemini 3 Pro: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、Gemini 3 Pro は$12/1M out (prompts ≤200K)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
Gemini 3 Pro
- 発売時にLMArenaで記録的な1501 Eloで首位に立ち、GPQA Diamondで91.9%を記録、リリース時点のstate of the artでした
- ARC-AGI-2で31.1%、当時のGemini 2.5 Pro(4.9%)の約6倍、GPT-5.1(17.6%)のほぼ2倍です
- クラス最高のマルチモーダル理解:MMMU-Pro 81%、Video-MMMU 87.6%、1M tokensのコンテキストウィンドウ付きです
- エージェント型コーディングも強力:SWE-bench Verified 76.2%、Terminal-Bench 2.0 54.2%、WebDev Arenaで1487 Eloです
- $2/$12 per 1M tokensでライバルより安く、Claude Sonnetクラスの価格($3/$15)を下回りました
- 設定可能なthinking_level(low/medium/high)で、推論の深さとレイテンシ・コストを取引できます
- 自信過剰なハルシネーション:AA-Omniscienceでは回答を控えるべき場面の88%で誤答しました。Claude Sonnet 4.5は48%です(the-decoder)
- 追従性(シコファンシー)が広く報告されています(Zvi Mowshowitz:「背骨のない膨大な知性」)。厳格なシステムプロンプトが必要です
- エージェントスタックでのツール呼び出しの信頼性問題:ツール出力がチャットスレッドに流れ込む、OpenAI/Anthropicのモデルより足場作りが必要、と開発者が報告しています
- 高thinking levelでは遅い:出力速度は約130 tok/sあるものの、AI Studioで最初のトークンまで約30-60秒と計測されています
- 引退済み:2026年3月9日にGemini APIとAI Studioで停止され、gemini-3-pro-previewは現在Gemini 3.1 Proのエイリアスです
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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。
Gemini 3 Pro へのアリーナの評決
2025年末にGoogleを再び頂点に押し上げた画期的なリリースで、Gemini 2.5 Proからの大幅な推論力向上とその世代最高のマルチモーダルスコアを誇りました。しかし2026年半ばの時点で選ぶ理由はありません。Googleは2026年3月9日にAPIでの提供を終了し、Gemini 3.1 Proはまったく同じ価格でARC-AGI-2性能を2倍以上(77.1% vs 31.1%)にしています。レガシー環境のチームは3.1 Proに移行すべきで、旧モデルIDはいずれにせよ既にそちらを指しています。ハルシネーションに敏感なワークロードでは、レビュアーが繰り返し指摘した弱点であるため、グラウンディングを追加しない限り避けてください。
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。
Gemini 3 Pro について
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
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よくある質問
Mistral Large 3 は Gemini 3 Pro より優れていますか?
現在、観客は Gemini 3 Pro 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 Gemini 3 Pro 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 Gemini 3 Pro、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。Gemini 3 Pro は$12/1M out (prompts ≤200K)からです。
Mistral Large 3 と Gemini 3 Pro 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。Gemini 3 Pro:入力100万トークンあたり$2/1M in (prompts ≤200K)、出力100万トークンあたり$12/1M out (prompts ≤200K)。