De arena · AI-model review
Mistral Large 3
door Mistral AI
Open-weight 675B MoE-vlaggenschip (41B actief) met 256K context, vision-input en prijzen van $0.50/$1.50 per 1M.
$1.50/1M out
Eén API-tarief op La Plateforme ($0.50 in / $1.50 uit per 1M tokens), met 50% korting via de batch-API; de Apache 2.0-weights maken gratis zelf hosten mogelijk, en prijzen bij externe hosts kunnen afwijken.
Mistral AI
256K tokens
$0.50/1M in
$1.50/1M out
text, vision (image input), text output
Ja
Wat is Mistral Large 3?
Het open-weight-vlaggenschip van Mistral AI, uitgebracht op 2 december 2025: een sparse mixture-of-experts-model met 675B totale en 41B actieve parameters, 256K context en tekst- plus beeldinput onder Apache 2.0. Geprijsd op $0.50/$1.50 per 1M tokens op La Plateforme, en debuteerde als #2 van de open-source non-reasoning-modellen op LMArena.
Voor- en nadelen van Mistral Large 3
Pluspunten
- Apache 2.0 open weights met deployment op één node via FP8/NVFP4-kwantisatie, ondanks 675B totale parameters
- 256K context window, aan de bovenkant voor open-weight-modellen, uitstekend geschikt voor RAG op lange documenten
- Agressieve vlaggenschipprijs van $0.50 in / $1.50 uit per 1M tokens, ruwweg 3-4x goedkoper dan westerse propriëtaire vlaggenschepen
- Debuteerde als #2 van de open-source non-reasoning-modellen op LMArena (Elo ~1418)
- Native multimodaliteit (vision-encoder van 2.5B parameters) en 40+ native talen
- Developers op HN prijzen de strikte formattering en instructieopvolging plus de productiebetrouwbaarheid
Minpunten
- Zwak diep redeneren: GPQA Diamond ~44% tegenover hoge 70's voor DeepSeek V3.2 en Kimi K2 Thinking; geen redeneervariant bij lancering
- Blijft achter op GLM-4.6, Kimi K2 en DeepSeek op moderne programmeerbenchmarks (middelmatige LiveCodeBench v6); HN-devs plaatsen het een 'different weight class' onder Gemini 3, GPT-5.1 en Claude Opus 4.5
- Hallucinatiegevoelig op feitelijke QA (SimpleQA ~24%) met zwakke onthoudingstuning
- Gemeten outputsnelheid ~49 tok/s op Artificial Analysis, onder de mediaan van ~58 tok/s voor vergelijkbare modellen
- Kritiek op HN dat de architectuur DeepSeek V3 nauw kopieert, wat twijfels oproept over originele R&D
Het verdict van de arena
Kies Mistral Large 3 als je een open-weight, EU-gestuurd vlaggenschip wilt voor meertalige RAG, werk met lange documenten of zelfgehoste deployments: ten opzichte van Mistral Large 2 (dense 123B, restrictieve onderzoekslicentie, $2/$6 API-prijs) is het een duidelijke upgrade in context, multimodaliteit, licentie en kosten. Vermijd het als je primaire motor voor programmeren of diep redeneren; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 of propriëtaire frontier-modellen scoren daar wezenlijk hoger. Zie het als een goedkoop, betrouwbaar werkpaard in plaats van een frontier-topper.
Duim omhoog of duim omlaag
Vel je verdict
Zou je Mistral Large 3 aanraden, of waarschuw je het publiek?
Beste alternatieven voor Mistral Large 3
Alle alternatievenAnthropics snelste model: ongeveer 90% van de programmeerkwaliteit van Sonnet 4.5 voor $1/$5 per 1M tokens, 200K context.
Anthropics Mythos-klasse vlaggenschip van juni 2026: 80.3% op SWE-bench Pro, 11 punten voor op elk ander frontier-model
Anthropics Opus van april 2026: 87.6% SWE-bench Verified, 1M context, high-res vision, inmiddels voorbijgestreefd door Opus 4.8
Vergelijk Mistral Large 3 een-op-een
Mistral Large 3: veelgestelde vragen
Hoeveel kost Mistral Large 3 per 1M tokens?
Mistral Large 3 kost $0.50/1M in per 1M input tokens en $1.50/1M out per 1M output tokens. Eén API-tarief op La Plateforme ($0.50 in / $1.50 uit per 1M tokens), met 50% korting via de batch-API; de Apache 2.0-weights maken gratis zelf hosten mogelijk, en prijzen bij externe hosts kunnen afwijken.