Een-op-een
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: welke AI-model wint in 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) en DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt DeepSeek-V4 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je DeepSeek-V4: de arena geeft 4.5/5 tegenover 3/5 voor Mistral Large 3. Qua budget wint DeepSeek-V4: die begint bij $0.87/1M out tegenover $1.50/1M out voor Mistral Large 3.
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
DeepSeek-V4
- Context window van 1M tokens (8x de 128K van V3.2) met tot 384K output-tokens, standaard op de officiële API
- Agressieve prijzen: $0.435/$0.87 per 1M tokens (V4-Pro), ruwweg 28.7x goedkoper per output-token dan Claude Opus 4.8; cache-hit-input zakt naar $0.003625/1M (meer dan 99% korting)
- MIT-gelicentieerde open weights voor zowel V4-Pro als V4-Flash op Hugging Face: commercieel gebruik, fine-tuning en herdistributie toegestaan
- Open-source SOTA op agentisch programmeren: 80.6 op SWE-bench Verified (Think Max-configuratie), gelijk met Gemini 3.1 Pro, plus een Codeforces-rating van 3206 (~plaats 23 tegenover mensen)
- Plaats #3 van 93 op de Artificial Analysis Intelligence Index (score 44), ruim boven het gemiddelde van 25
- De sparse-attention-stack snijdt 1M-context-inferentie terug naar 27% van de FLOPs van V3.2 en 10% van diens KV-cache
- Zo nu en dan misvormde tool calls: function calls worden soms als platte tekst in content uitgestoten in plaats van in het tool_calls-veld (GitHub-issue deepseek-ai #1244)
- Thinking mode breekt lange multi-turn tool-call-ketens met 400-fouten in agent-frameworks (OpenClaw-issue #72044, fix nog onvolledig)
- Developers melden dat het niet-bestaande API's verzint in eigen codebases en in agent-loops handelt op gehallucineerde gebruikersinput
- Zeer breedsprakig (180M eval-output-tokens tegenover een mediaan van 95M) en middenmoot in snelheid met 54.6 tok/s (#39/93), wat de lage prijs per token in de praktijk uitholt
- Alleen tekst (geen vision of audio) en nog steeds een preview: de officiële release, gepland voor medio juli 2026, voegt piekuurprijzen toe die de genoemde API-tarieven verdubbelen tijdens kantooruren in Beijing
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 DeepSeek-V4
Kies DeepSeek-V4 als je bijna-frontier-redeneren en agentisch programmeren wilt voor 3x tot bijna 30x onder de prijzen van Claude Opus of GPT-5.5, of als MIT-gelicentieerde weights voor zelf hosten en fine-tuning voor jou belangrijk zijn. Het is een beslissende upgrade ten opzichte van V3.2: 8x langere context, veel goedkopere long-context-inferentie en sterker programmeren, en de legacy-endpoints deepseek-chat/reasoner worden op 24 juli 2026 toch al uitgefaseerd. Vermijd het voor productie-agents die afhangen van rotsvaste multi-turn tool calling, waar gebruikers nog steeds misvormde tool calls en verzonnen API's melden, en voor elk vision- of audiowerk, want het is alleen tekst. Latency-gevoelige apps moeten ook eerst testen, want de breedsprakigheid en de middenmoot-outputsnelheid van 54.6 tok/s vreten een deel van het kostenvoordeel op, en reken op de verdubbeling van de piekuurprijzen die met de officiële release van medio juli komt.
Wat het publiek zegt
Over Mistral Large 3
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Mistral Large 3 beter dan DeepSeek-V4?
Het publiek kiest momenteel voor DeepSeek-V4: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Mistral Large 3 (3 stemmen). Op Redeneren scoort DeepSeek-V4 hoger (4.5/5 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 DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 is goedkoper: die begint bij $0.87/1M out, terwijl Mistral Large 3 begint bij $1.50/1M out.
Hoeveel kosten Mistral Large 3 en DeepSeek-V4 per 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M input tokens, $1.50/1M out per 1M output tokens. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M input tokens, $0.87/1M out per 1M output tokens.