1:1 대결
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Mistral Large 3($1.50/1M out)와 GPT-5.2($14/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 2건 기준, Mistral Large 3가 지지율 50%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 GPT-5.2를 고르세요: 아레나 점수 4/5, Mistral Large 3는 3/5입니다. 예산 면에서는 Mistral Large 3의 승리입니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, GPT-5.2는 $14/1M 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
GPT-5.2
- 출시 시점 SWE-bench Verified 80.0%와 SWE-Bench Pro 55.6%로 Claude Opus 4.5(80.9%)와 거의 동률
- GDPval: 비교의 70.9%에서 인간 전문가와 동률이거나 우위, GPT-5.1의 38.8%의 거의 두 배
- 과학과 수학에 강합니다: GPQA Diamond 92.4%(Thinking, Pro는 93.2%)와 FrontierMath 40.3%로 출시 시점 최고 기록
- 400K 컨텍스트에 256K 토큰까지 거의 완벽한 MRCR v2 장문 컨텍스트 검색
- GPT-5.1 대비 환각 30% 감소(실제 ChatGPT 질의 오류율 8.8%에서 6.2%로)
- 후속 모델보다 저렴합니다: 1M당 $1.75/$14로 GPT-5.4($2.50/$15), GPT-5.5($5/$30)보다 쌉니다
- 속도가 커뮤니티 최대 불만입니다: ChatGPT에서 확장 사고 시 약 4 tokens/s까지 떨어진다는 보고가 있고, Pro는 아주 오래 생각하고도 실패할 수 있습니다
- 대표 벤치마크 점수는 xhigh 추론 effort에서 얻은 것으로, 기본 설정보다 토큰과 시간을 훨씬 많이 소모합니다
- GPT-5.1 대비 성격 퇴보가 널리 비판받았습니다: Reddit 사용자들은 챗과 글쓰기에서 '너무 기업적이고 너무 안전하다', '한 걸음 후퇴'라고 평했습니다
- 코딩은 Elo 비교에서 Anthropic 라인업에 뒤집니다(이후 Opus 4.7 분석에서 144 Elo 격차 인용). 오디오 모달리티와 파인튜닝은 없습니다
- 2026년 중반 기준 이미 구형입니다: OpenAI는 GPT-5.5를 권장하며 GPT-5.2는 더 이상 메인 API 가격 페이지에 없습니다
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.
GPT-5.2에 대한 아레나의 평결
무거운 추론, 장문 컨텍스트, 에이전트 작업이라면 GPT-5.1 대신 GPT-5.2를 선택하십시오: GDPval 승률을 거의 두 배로 올리고 환각을 30% 줄였으며 400K 컨텍스트를 안정적으로 다룹니다. 2026년 중반 기준으로는 주로 가성비 선택지입니다: GPT-5.5의 $5/$30 대비 $1.75/$14 가격에 대부분의 전문 업무를 무난히 소화합니다. 지연 시간에 민감한 챗과 창작 글쓰기에는 피하십시오, 사용자들이 느리고 GPT-5.1보다 밋밋하다고 평가한 영역입니다. OpenAI의 현행 프런티어를 원하는 팀은 GPT-5.5에 돈을 더 쓰는 편이 낫습니다.
대중의 목소리
Mistral Large 3에 대해
아직 평결이 없습니다. 첫 번째로 발언해 보세요.
GPT-5.2에 대해
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
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자주 묻는 질문
Mistral Large 3가 GPT-5.2보다 나은가요?
추론 항목에서는 GPT-5.2가 더 높은 평가를 받았습니다(4/5 vs 3/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Mistral Large 3와 GPT-5.2 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Mistral Large 3가 더 저렴합니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, GPT-5.2는 $14/1M out부터입니다.
Mistral Large 3와 GPT-5.2의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Mistral Large 3: 입력 토큰 1M당 $0.50/1M in, 출력 토큰 1M당 $1.50/1M out. GPT-5.2: 입력 토큰 1M당 $1.75/1M in, 출력 토큰 1M당 $14/1M out.