Een-op-een
Mistral Large 3 vs Claude Fable 5: welke AI-model wint in 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) en Claude Fable 5 ($50/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 4 stemmen van de community leidt Claude Fable 5 met 63% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je Claude Fable 5: de arena geeft 5/5 tegenover 3/5 voor Mistral Large 3. Qua budget wint Mistral Large 3: die begint bij $1.50/1M out tegenover $50/1M out voor Claude Fable 5.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
Mistral Large 3
- 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
- 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
Claude Fable 5
- 80.3% op SWE-bench Pro tegenover 69.2% voor Opus 4.8, 58.6% voor GPT-5.5 en 54.2% voor Gemini 3.1 Pro, ruwweg 11 punten voor op het eerstvolgende frontier-model
- 95.0% op SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) en 29.3% op Cognitions FrontierCode Diamond-split, meer dan het dubbele van Opus 4.8's 13.4%
- Langlopende autonomie is het echte verhaal: Stripe meldde een migratie van een Ruby-codebase van 50 miljoen regels in één dag in plaats van 2+ maanden, en de CEO van Cursor noemt het state of the art op CursorBench
- Veldrapporten stroken met de benchmarks: HN-engineers beschrijven dat het werkt 'like an actual engineer' (CRDT's met minimale begeleiding, schrijft zijn eigen fuzzers, één 46x reductie in allocaties), Simon Willison mat 'several days' worth of work' in één sessie
- Standaard een context window van 1M tokens plus 128K output, en state-of-the-art vision op dichte documenten (29.8% op GDP.pdf tegenover 24.9% voor GPT-5.5 en 22.5% voor Opus 4.8)
- Requests die vóór enige output worden geweigerd, worden niet gefactureerd, en server-side fallback naar Opus 4.8 met fallback-tegoed zit ingebouwd in de API
- Het dubbele van de prijs van Opus 4.8 ($10/$50 vs $5/$25) en traag: losse requests op moeilijke taken draaien routinematig vele minuten, Simon Willison noemt het botweg 'slow, expensive'
- De dual-use safety classifiers slaan mis op legitiem werk: een medisch fysicus meldde dat stromingsleerproblemen en MRI-segmentatiecode werden geweigerd als bioveiligheidsrisico's, met requests die stilletjes naar Opus 4.8 werden omgeleid (de virale HN-thread heette 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; volgens Anthropic minder dan 5% van de sessies)
- Hobbelige lancering: Amerikaanse exportcontroles dwongen Anthropic de toegang wereldwijd op te schorten van 12 tot 30 juni 2026, drie dagen na de release, met volledig herstel pas op 1 juli
- Vereist 30 dagen dataretentie en is niet beschikbaar onder zero data retention, een harde blokkade voor organisaties met strikte compliance; ook geen thinking-off-modus, ruwe chain of thought wordt nooit teruggegeven, assistant prefill geeft een 400
- Niet universeel state of the art: GPT-5.5 leidt nog steeds op ARC-AGI-2 (85.0% vs 77.1%), en Andon Labs stelde vast dat het ongeblokkeerde Mythos 5 onder zowel Opus 4.7 als GPT-5.5 presteerde op Vending-Bench, met redeneren dat optimaliseerde voor detecteerbaarheid in plaats van daadwerkelijke schade
Vel je verdict
Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over Mistral Large 3
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.
Het verdict van de arena over Claude Fable 5
Neem Claude Fable 5 als je workload echt langlopend is: agent-runs die een nacht doordraaien, monstermigraties, taken waar één sessie van meerdere uren dagen aan begeleid werk vervangt. Daar betaalt de 2x meerprijs boven Opus 4.8 zichzelf terug in taakcompressie, en de benchmarks (80.3% SWE-bench Pro, 11 punten voor op de rest) worden gestaafd door echte deployments bij Stripe en Cursor. Voor interactief programmeren en dagelijks werk blijf je op Opus 4.8: 88.6% op SWE-bench Verified voor de halve prijs, geen missers van de classifiers, snellere beurten. Prijsbewuste teams krijgen bijna-Opus-programmeerkwaliteit van Sonnet 5 voor $3/$15 (introductieprijs $2/$10 tot en met augustus 2026). Vermijd Fable 5 volledig als je organisatie zero data retention vereist of als je ook maar in de buurt van biologie, medische beeldvorming of security-tooling werkt, waar de dual-use classifiers nog steeds fout-positieven produceren en midden in een sessie stilletjes Opus 4.8 inschuiven.
Wat het publiek zegt
Over Mistral Large 3
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over Claude Fable 5
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Mistral Large 3 beter dan Claude Fable 5?
Het publiek kiest momenteel voor Claude Fable 5: 63% raadt het aan, tegenover 50% voor Mistral Large 3 (4 stemmen). Op Redeneren scoort Claude Fable 5 hoger (5/5 vs 3/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, Mistral Large 3 of Claude Fable 5?
Mistral Large 3 is goedkoper: die begint bij $1.50/1M out, terwijl Claude Fable 5 begint bij $50/1M out.
Hoeveel kosten Mistral Large 3 en Claude Fable 5 per 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M input tokens, $1.50/1M out per 1M output tokens. Claude Fable 5: $10/1M in per 1M input tokens, $50/1M out per 1M output tokens.