1:1 대결
Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Mistral Large 3($1.50/1M out)와 Gemini 3 Pro($12/1M out (prompts ≤200K))는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 3건 기준, Gemini 3 Pro가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 Gemini 3 Pro를 고르세요: 아레나 점수 4.5/5, Mistral Large 3는 3/5입니다. 예산 면에서는 Mistral Large 3의 승리입니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Gemini 3 Pro는 $12/1M out (prompts ≤200K)부터입니다.
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
Gemini 3 Pro
- 출시 시점 LMArena 1위(기록적인 1501 Elo)와 GPQA Diamond 91.9%로 당시 최고 기록
- ARC-AGI-2 31.1%로 당시 Gemini 2.5 Pro(4.9%)의 약 6배, GPT-5.1(17.6%)의 거의 두 배
- 동급 최고의 멀티모달 이해: MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6%, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우
- 강력한 에이전트 코딩: SWE-bench Verified 76.2%, Terminal-Bench 2.0 54.2%, WebDev Arena 1487 Elo
- 1M 토큰당 $2/$12로 경쟁사보다 저렴했으며, Claude Sonnet급 가격($3/$15)보다 낮았습니다
- 조절 가능한 thinking_level(low/medium/high)로 추론 깊이와 지연 시간, 비용을 맞바꿀 수 있습니다
- 과신에 찬 환각: AA-Omniscience에서 답을 거절하는 대신 88%의 확률로 오답을 냈습니다, Claude Sonnet 4.5는 48%였습니다(the-decoder)
- 아부 성향이 리뷰어들 사이에서 널리 지적되었습니다(Zvi Mowshowitz: '척추 없는 방대한 지능'). 엄격한 시스템 프롬프트가 필요합니다
- 에이전트 스택에서 툴 호출 신뢰성 문제: 툴 출력이 챗 스레드에 그대로 쏟아지고, OpenAI/Anthropic 모델보다 스캐폴딩이 더 필요하다는 개발자 보고가 있습니다
- high thinking 레벨에서 느립니다: 출력 속도는 약 130 tok/s인데도 AI Studio에서 첫 토큰까지 약 30-60초가 측정되었습니다
- 퇴역: 2026년 3월 9일에 Gemini API와 AI Studio에서 종료되었으며, gemini-3-pro-preview는 이제 Gemini 3.1 Pro로 연결됩니다
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.
Gemini 3 Pro에 대한 아레나의 평결
2025년 말 Google을 다시 정상에 올려놓은 기념비적인 릴리스로, Gemini 2.5 Pro 대비 거대한 추론 도약과 세대 최고의 멀티모달 점수를 보였습니다. 그러나 2026년 중반 기준으로 선택할 이유가 없습니다: Google이 2026년 3월 9일에 API에서 종료했고, Gemini 3.1 Pro가 정확히 같은 가격에 ARC-AGI-2 성능을 두 배 이상(77.1% vs 31.1%)으로 끌어올렸습니다. 레거시 배포를 쓰는 팀은 3.1 Pro로 이전해야 하며, 어차피 기존 모델 ID도 이제 그쪽을 가리킵니다. 리뷰어들이 반복해서 지적한 약점인 만큼, 그라운딩 없이는 환각에 민감한 워크로드에 피하십시오.
대중의 목소리
Mistral Large 3에 대해
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Gemini 3 Pro에 대해
“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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자주 묻는 질문
Mistral Large 3가 Gemini 3 Pro보다 나은가요?
현재 대중은 Gemini 3 Pro의 편입니다: 추천율 57%, Mistral Large 3는 50%입니다(투표 3건). 추론 항목에서는 Gemini 3 Pro가 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 Gemini 3 Pro 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Mistral Large 3가 더 저렴합니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Gemini 3 Pro는 $12/1M out (prompts ≤200K)부터입니다.
Mistral Large 3와 Gemini 3 Pro의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Mistral Large 3: 입력 토큰 1M당 $0.50/1M in, 출력 토큰 1M당 $1.50/1M out. Gemini 3 Pro: 입력 토큰 1M당 $2/1M in (prompts ≤200K), 출력 토큰 1M당 $12/1M out (prompts ≤200K).