1:1 대결
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Mistral Large 3($1.50/1M out)와 GPT-5.5($30/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 3건 기준, GPT-5.5가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 GPT-5.5를 고르세요: 아레나 점수 5/5, Mistral Large 3는 3/5입니다. 예산 면에서는 Mistral Large 3의 승리입니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, GPT-5.5는 $30/1M 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-5.5
- 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(1,050,000)와 128K 최대 출력, none부터 xhigh까지 조절 가능한 추론 effort
- ARC-AGI-2 85.0%(GPT-5.4는 73.3%)와 Terminal-Bench 2.0 82.7%로 최고 기록(SOTA)
- 강력한 에이전트 코딩 자율성: GPT-5.4가 여러 턴 걸리던 작업을 원샷으로 처리하고 자기 실수를 스스로 고친다는 개발자 보고, Code Arena에서 GPT-5.4 대비 +50점
- 공격적인 할인: 캐시 입력 90% 할인($0.50/1M), Batch 또는 Flex로 50% 할인($2.50/$15)
- 프런티어 추론 모델치고 빠릅니다: medium이나 low 사고 effort로 돌려도 편안한 첫 GPT 모델이라는 개발자 평
- 정가가 GPT-5.4 대비 두 배로 뛰었습니다($5/$30 vs $2.50/$15). 1M 토큰 컨텍스트 윈도우는 동일합니다
- 지시를 지나치게 문자 그대로 따릅니다: Claude는 알아채는 명백한 대목에서 의도 추론에 실패한다는 개발자 보고가 있습니다
- SWE-bench Pro에서 Claude Opus 4.8에 뒤집니다(58.6% vs 69.2%). HN 개발자들은 코딩에서 여전히 약 2:1로 Claude를 선호합니다
- 때로는 코드 변경에 지나치게 소극적이거나, 복잡한 프롬프트에도 깊은 추론을 건너뛰고 즉답합니다
- 장문 컨텍스트 할증: 입력 272K 토큰을 넘는 프롬프트는 세션 전체에 입력 2배, 출력 1.5배가 과금됩니다
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-5.5에 대한 아레나의 평결
더 강한 에이전트 자율성, 터미널 중심 워크플로, 최고 수준의 추상 추론이 필요하다면 GPT-5.4 대신 GPT-5.5를 선택하십시오. 다만 1M 토큰 컨텍스트는 그대로인데 정가가 GPT-5.4의 $2.50/$15에서 $5/$30으로 두 배가 된 점은 알아두십시오. 고위험 다중 파일 리팩터링을 하는 팀이라면 SWE-bench Pro를 선도하고(69.2% vs 58.6%) 느슨한 프롬프트에서 의도를 더 잘 파악하는 Claude Opus를 여전히 선호할 수 있습니다. 예산에 민감한 사용자는 272K 토큰 할증과 한도 소진이 빨라졌다는 보고에 유의하고, 캐싱, Batch, Flex로 비용을 절반으로 줄이십시오.
대중의 목소리
Mistral Large 3에 대해
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GPT-5.5에 대해
“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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자주 묻는 질문
Mistral Large 3가 GPT-5.5보다 나은가요?
현재 대중은 GPT-5.5의 편입니다: 추천율 57%, Mistral Large 3는 50%입니다(투표 3건). 추론 항목에서는 GPT-5.5가 더 높은 평가를 받았습니다(5/5 vs 3/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Mistral Large 3와 GPT-5.5 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Mistral Large 3가 더 저렴합니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, GPT-5.5는 $30/1M out부터입니다.
Mistral Large 3와 GPT-5.5의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Mistral Large 3: 입력 토큰 1M당 $0.50/1M in, 출력 토큰 1M당 $1.50/1M out. GPT-5.5: 입력 토큰 1M당 $5/1M in, 출력 토큰 1M당 $30/1M out.