1:1 대결
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.7: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Mistral Large 3($1.50/1M out)와 Claude Opus 4.7($25/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 3건 기준, Claude Opus 4.7가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 Claude Opus 4.7를 고르세요: 아레나 점수 4.5/5, Mistral Large 3는 3/5입니다. 예산 면에서는 Mistral Large 3의 승리입니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Claude Opus 4.7는 $25/1M 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 Opus 4.7
- 출시 시점 SWE-bench Verified 87.6%(Opus 4.6의 80.8%에서 상승), SWE-bench Pro 64.3%로 GPT-5.4(57.7%)와 Gemini 3.1 Pro(54.2%)를 앞섰습니다
- 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력을 장문 컨텍스트 할증 없이 균일가 $5/$25에 제공합니다(Batch API 베타로 300K 출력 가능)
- 고해상도 비전을 갖춘 최초의 Claude: 긴 변 기준 최대 2576px 이미지를 픽셀 단위 좌표로 처리하며, 기존 대비 약 3배 세밀합니다
- 코드 리뷰가 발군입니다: 독립 테스트에서 경쟁 모델보다 파일 간 추론이 강해 실제 버그를 더 많이 찾아내고, 문서 추론 오류가 Opus 4.6보다 21% 적습니다
- 새로운 xhigh effort 레벨과 Task Budgets(베타)로 세밀한 비용 제어가 가능합니다: 4.7의 low effort가 4.6의 medium effort 출력 품질과 대략 맞먹습니다
- 최신 지식: 신뢰 가능한 컷오프가 2026년 1월로, 출시 시점 기준 모든 Claude 모델 중 가장 최신이었습니다
- 새 토크나이저가 같은 텍스트에서 토큰 수를 약 30% 부풀립니다(Anthropic 자체 문서 기준). 표시 가격은 그대로지만 요청당 실질 비용이 올라갑니다
- 에이전트 사용 시 매우 장황합니다: 한 벤치마크에서 GPT-5.5가 동등한 코딩 작업에 출력 토큰을 72% 덜 썼고, 리뷰어들은 진행 상황 중계가 과하다고 지적합니다
- 이전 버전에서 넘어오면 파괴적 API 변경에 부딪힙니다: temperature/top_p/top_k와 thinking budget_tokens가 이제 400 오류를 반환하고, thinking 텍스트는 기본적으로 숨겨집니다
- 지연 시간이 중간 수준이며 high effort에서는 한 턴이 수 분 걸리기도 합니다. fast mode는 프리미엄 리서치 프리뷰였으나 4.7에서는 이미 지원 종료되었습니다
- 약 3개월 만에 동일한 $5/$25의 Opus 4.8에 자리를 내줬고, 실시간 사이버 보안 안전장치가 정상적인 보안 작업을 오탐할 수 있습니다
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 Opus 4.7에 대한 아레나의 평결
재현성 때문에 이미 이 모델에 고정되어 있는 경우에만 Opus 4.7을 선택하십시오: Opus 4.8이 동일한 $5/$25에 동일한 API 구조를 유지하면서 성능은 더 뛰어나므로 새 프로젝트의 기본값으로 더 낫습니다. 에이전트 코딩, 코드 리뷰, 1M 컨텍스트 문서 작업에는 여전히 매우 강력하며 Opus 4.6 대비 확실한 업그레이드입니다. 4.6에서 이전하는 팀은 파괴적 API 변경과 프롬프트당 토큰을 약 30% 더 소비하는 토크나이저를 예산에 반영해야 합니다. 비용에 민감한 사용자는 $3/$15(2026년 8월 31일까지 프로모션 $2/$10)에 Opus급에 근접한 품질을 내는 Sonnet 5를 검토하십시오.
대중의 목소리
Mistral Large 3에 대해
아직 평결이 없습니다. 첫 번째로 발언해 보세요.
Claude Opus 4.7에 대해
“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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자주 묻는 질문
Mistral Large 3가 Claude Opus 4.7보다 나은가요?
현재 대중은 Claude Opus 4.7의 편입니다: 추천율 57%, Mistral Large 3는 50%입니다(투표 3건). 추론 항목에서는 Claude Opus 4.7가 더 높은 평가를 받았습니다(4.5/5 vs 3/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Mistral Large 3와 Claude Opus 4.7 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Mistral Large 3가 더 저렴합니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Claude Opus 4.7는 $25/1M out부터입니다.
Mistral Large 3와 Claude Opus 4.7의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Mistral Large 3: 입력 토큰 1M당 $0.50/1M in, 출력 토큰 1M당 $1.50/1M out. Claude Opus 4.7: 입력 토큰 1M당 $5/1M in, 출력 토큰 1M당 $25/1M out.