一騎打ち
Mistral Large 3 vs GPT-5.5:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Mistral Large 3($1.50/1M out)と GPT-5.5($30/1M 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、GPT-5.5 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 GPT-5.5:アリーナの評価は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、GPT-5.5 は$30/1M 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
GPT-5.5
- 1M tokensのコンテキストウィンドウ(1,050,000)と128Kの最大出力、推論エフォートはnoneからxhighまで調整可能です
- ARC-AGI-2で85.0%(GPT-5.4は73.3%)、Terminal-Bench 2.0で82.7%のstate-of-the-artです
- エージェント型コーディングの自律性が高い:GPT-5.4が複数ターンかけたタスクを一発で完了し、自分のミスを修正すると開発者が報告。Code ArenaではGPT-5.4比+50ポイントです
- 積極的な割引:キャッシュ済み入力は90%オフ($0.50/1M)、BatchまたはFlex経由で50%オフ($2.50/$15)です
- フロンティア推論モデルとしては高速:中・低の思考エフォートで快適に回せる初のGPTモデルと開発者は評しています
- リスト価格がGPT-5.4比で倍増($5/$30 vs $2.50/$15)、コンテキストウィンドウは同じ1M tokensのままです
- 指示に過度に忠実:Claudeなら意図を汲む明白な場面で、意図の推測に失敗すると開発者が報告しています
- SWE-bench ProではClaude Opus 4.8に後れ(58.6% vs 69.2%)。HNの開発者は依然コーディングでClaudeを約2:1で支持しています
- コード変更に保守的すぎたり、複雑なプロンプトに深い推論を完全にスキップして即答したりすることがあります
- 長文コンテキスト割増:入力272K tokensを超えるプロンプトは、セッション全体で入力2倍・出力1.5倍で課金されます
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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。
GPT-5.5 へのアリーナの評決
より強いエージェント自律性、ターミナル中心のワークフロー、SOTAの抽象推論が必要ならGPT-5.4よりGPT-5.5を選んでください。ただしリスト価格はGPT-5.4の$2.50/$15から$5/$30に倍増し、1M tokensのコンテキストは据え置きです。高リスクの複数ファイルリファクタリングを行うチームは、SWE-bench Proで首位(69.2% vs 58.6%)で曖昧なプロンプトから意図をよく汲むClaude Opusの方を好むかもしれません。予算重視のユーザーは272K tokensの割増と制限消費が速いという報告に注意し、キャッシュ、Batch、Flexを活用してコストを半減させましょう。
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。
GPT-5.5 について
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
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よくある質問
Mistral Large 3 は GPT-5.5 より優れていますか?
現在、観客は GPT-5.5 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 GPT-5.5 が上回っています(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 GPT-5.5、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。GPT-5.5 は$30/1M outからです。
Mistral Large 3 と GPT-5.5 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。GPT-5.5: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$30/1M out。