Een-op-een
Mistral Large 3 vs Claude Haiku 4.5: welke AI-model wint in 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) en Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 2 stemmen van de community leidt Claude Haiku 4.5 met 67% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren staan Mistral Large 3 en Claude Haiku 4.5 gelijk op 3/5. Qua budget wint Mistral Large 3: die begint bij $1.50/1M out tegenover $5/1M out voor Claude Haiku 4.5.
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 Haiku 4.5
- 73.3% op SWE-bench Verified, ongeveer 90% van het agentisch programmeren van Sonnet 4.5 voor een derde van de prijs
- Snel: meer dan 2x de snelheid van Sonnet 4 volgens Anthropic, met lanceringsklanten die 4-5x sneller dan Sonnet 4.5 melden; ~92-110 output tok/s gemeten door Artificial Analysis
- Devs melden precieze, lokale codewijzigingen die irrelevante code met rust laten, beter dan de GPT-5 mini-klasse in vroege tests
- Ondersteunt zowel vision-input als extended thinking, zeldzaam in deze prijsklasse bij lancering
- Zeer geschikt als werkmodel in multi-agent-opstellingen (Sonnet/Opus plant, parallelle Haiku-subagents voeren uit)
- Prompt cache reads voor $0.10/1M en 50% Batch API-korting drukken de effectieve kosten verder
- $5/1M output is prijzig voor een klein model: de Gemini Flash- en GPT mini-klassen zijn meermaals goedkoper op output-zware taken
- 200K context (tegenover 1M voor de Sonnet 5/Opus-broers) en 64K max output beperken werk aan grote codebases en lange output
- Middelmatig redeneren over domeinen heen: gebruikers melden zwakke resultaten op kennistaken in de stijl van GPQA, MedQA en MMMU
- Doorvoersnelheid varieert flink in de praktijk (82-208 tok/s gemeld) en de kwaliteit zakt bij lange agentsessies van 7-8+ minuten
- De knowledge cutoff (betrouwbaar tot feb 2025) is gedateerd naar de maatstaven van medio 2026
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 Haiku 4.5
Kies Haiku 4.5 als je op de Anthropic-stack zit en bijna-Sonnet-programmeerkwaliteit nodig hebt met lage latency voor een derde van de prijs: het is een enorme stap vooruit ten opzichte van Haiku 3.5 en blinkt uit als werkmodel in multi-agent-pipelines. Het is per juli 2026 nog steeds Anthropics huidige kleine model, dus de standaard goedkope laag voor producten op basis van Claude. Vermijd het voor diep redeneren over domeinen heen, zeer grote codebases (plafond van 200K context) of puur shoppen op prijs per token, waar de Gemini Flash- en GPT mini-klassen inmiddels goedkoper zijn, en stap op naar Sonnet 5 wanneer kwaliteit zwaarder weegt dan snelheid.
Wat het publiek zegt
Over Mistral Large 3
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over Claude Haiku 4.5
“The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.”
“Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Mistral Large 3 beter dan Claude Haiku 4.5?
Het publiek kiest momenteel voor Claude Haiku 4.5: 67% raadt het aan, tegenover 50% voor Mistral Large 3 (2 stemmen). 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 Haiku 4.5?
Mistral Large 3 is goedkoper: die begint bij $1.50/1M out, terwijl Claude Haiku 4.5 begint bij $5/1M out.
Hoeveel kosten Mistral Large 3 en Claude Haiku 4.5 per 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M input tokens, $1.50/1M out per 1M output tokens. Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M input tokens, $5/1M out per 1M output tokens.