1:1 대결
Mistral Large 3 vs Claude Haiku 4.5: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Mistral Large 3($1.50/1M out)와 Claude Haiku 4.5($5/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 2건 기준, Claude Haiku 4.5가 지지율 67%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 Mistral Large 3와 Claude Haiku 4.5가 3/5로 동점입니다. 예산 면에서는 Mistral Large 3의 승리입니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Claude Haiku 4.5는 $5/1M out부터입니다.
항목별 비교
강점과 약점
Mistral Large 3
- 총 675B 파라미터에도 불구하고 FP8/NVFP4 양자화로 단일 노드 배포가 가능한 Apache 2.0 오픈 웨이트
- 오픈 웨이트 모델 중 상위권인 256K 컨텍스트 윈도우로 장문 문서 RAG에 잘 맞습니다
- 공격적인 플래그십 가격: 1M 토큰당 입력 $0.50 / 출력 $1.50으로 서구 독점 플래그십 대비 약 3-4배 저렴합니다
- LMArena 오픈소스 비추론 모델 부문 2위로 데뷔(Elo 약 1418)
- 네이티브 멀티모달(2.5B 파라미터 비전 인코더)과 40개 이상의 네이티브 언어
- HN 개발자들이 엄격한 포맷 준수와 지시 이행, 프로덕션 안정성을 칭찬합니다
- 깊은 추론이 약합니다: GPQA Diamond 약 44%로 DeepSeek V3.2와 Kimi K2 Thinking의 70%대 후반에 못 미치며, 출시 시점 추론 변종도 없습니다
- 최신 코딩 벤치마크에서 GLM-4.6, Kimi K2, DeepSeek에 뒤집니다(LiveCodeBench v6 중위권). HN 개발자들은 Gemini 3, GPT-5.1, Claude Opus 4.5보다 '체급이 다르게' 아래라고 평합니다
- 사실 QA에서 환각이 잦고(SimpleQA 약 24%) 답변 회피 튜닝이 약합니다
- Artificial Analysis 측정 출력 속도 약 49 tok/s로 동급 모델 중앙값 약 58 tok/s에 못 미칩니다
- 아키텍처가 DeepSeek V3를 그대로 닮았다는 HN 비판이 있어 독자적 R&D에 의문이 제기됩니다
Claude Haiku 4.5
- SWE-bench Verified 73.3%, Sonnet 4.5 에이전트 코딩의 약 90%를 3분의 1 가격에 제공합니다
- 빠릅니다: Anthropic 기준 Sonnet 4의 2배 이상, 출시 고객들은 Sonnet 4.5보다 4-5배 빠르다고 보고했으며, Artificial Analysis 측정 출력 속도는 약 92-110 tok/s입니다
- 개발자들은 무관한 코드를 건드리지 않는 정밀하고 국소적인 코드 수정을 보고하며, 초기 테스트에서 GPT-5 mini급보다 낫다는 평입니다
- 비전 입력과 확장 사고를 모두 지원합니다, 출시 시점 이 가격대에서는 드문 조합입니다
- 멀티 에이전트 구성의 워커 모델로 잘 맞습니다(Sonnet/Opus가 계획하고 병렬 Haiku 서브에이전트가 실행)
- 프롬프트 캐시 읽기 $0.10/1M과 Batch API 50% 할인으로 실질 비용을 더 낮출 수 있습니다
- 소형 모델치고 출력 $5/1M은 비쌉니다: 출력이 많은 작업에서는 Gemini Flash와 GPT mini 티어가 몇 배 더 저렴합니다
- 200K 컨텍스트(Sonnet 5/Opus 형제 모델의 1M 대비)와 64K 최대 출력이 대규모 코드베이스와 장문 출력 작업을 제약합니다
- 범용 추론이 평범합니다: GPQA, MedQA, MMMU류 지식 과제에서 약하다는 사용자 보고가 있습니다
- 실사용 처리량 편차가 큽니다(82-208 tok/s 보고). 7-8분 이상 이어지는 긴 에이전트 세션에서는 품질이 저하됩니다
- 지식 컷오프(신뢰 가능 기준 2025년 2월)가 2026년 중반 기준으로는 낡았습니다
평결을 내리세요
검투사 한 명당 툴별 추천 한 번. 모두가 보는 대중 점수가 바뀝니다.
Mistral Large 3에 대한 아레나의 평결
다국어 RAG, 장문 문서 작업, 자체 호스팅 배포를 위한 EU 관할의 오픈 웨이트 플래그십을 원한다면 Mistral Large 3를 선택하십시오: Mistral Large 2(dense 123B, 제한적 연구 라이선스, API 가격 $2/$6) 대비 컨텍스트, 멀티모달, 라이선스, 비용 모든 면에서 확실한 업그레이드입니다. 주력 코딩이나 깊은 추론 엔진으로는 피하십시오, DeepSeek V3.2, GLM-4.6이나 독점 프런티어 모델들이 그 영역에서 확연히 높은 점수를 냅니다. 프런티어 성능 모델이 아니라 저렴하고 믿을 만한 일꾼으로 대하십시오.
Claude Haiku 4.5에 대한 아레나의 평결
Anthropic 스택을 쓰면서 Sonnet에 근접한 코딩 품질을 낮은 지연 시간과 3분의 1 가격에 원한다면 Haiku 4.5를 선택하십시오: Haiku 3.5에서 크게 도약했으며 멀티 에이전트 파이프라인의 워커 모델로 탁월합니다. 2026년 7월 기준 Anthropic의 현행 소형 모델이므로 Claude 기반 제품의 기본 저가 티어입니다. 깊은 범용 추론, 초대형 코드베이스(200K 컨텍스트 상한), 순수 토큰당 비용 비교 구매에는 피하십시오, 그 영역에서는 이제 Gemini Flash와 GPT mini 티어가 더 저렴하며, 속도보다 품질이 중요해지면 Sonnet 5로 올라가십시오.
대중의 목소리
Mistral Large 3에 대해
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Claude Haiku 4.5에 대해
“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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자주 묻는 질문
Mistral Large 3가 Claude Haiku 4.5보다 나은가요?
현재 대중은 Claude Haiku 4.5의 편입니다: 추천율 67%, Mistral Large 3는 50%입니다(투표 2건). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Mistral Large 3와 Claude Haiku 4.5 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Mistral Large 3가 더 저렴합니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Claude Haiku 4.5는 $5/1M out부터입니다.
Mistral Large 3와 Claude Haiku 4.5의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Mistral Large 3: 입력 토큰 1M당 $0.50/1M in, 출력 토큰 1M당 $1.50/1M out. Claude Haiku 4.5: 입력 토큰 1M당 $1/1M in, 출력 토큰 1M당 $5/1M out.