Een-op-een
Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro: welke AI-model wint in 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) en Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt Gemini 3 Pro met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je Gemini 3 Pro: de arena geeft 4.5/5 tegenover 3/5 voor Mistral Large 3. Qua budget wint Mistral Large 3: die begint bij $1.50/1M out tegenover $12/1M out (prompts ≤200K) voor Gemini 3 Pro.
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
Gemini 3 Pro
- Voerde bij lancering LMArena aan met een record van 1501 Elo en scoorde 91.9% op GPQA Diamond, state of the art bij release
- ARC-AGI-2 op 31.1%, ruwweg 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) en destijds bijna het dubbele van GPT-5.1 (17.6%)
- Multimodaal begrip van topklasse: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, met een context window van 1M tokens
- Sterk agentisch programmeren: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo op WebDev Arena
- Onderbood concurrenten op prijs met $2/$12 per 1M tokens, onder de Claude Sonnet-klasse ($3/$15)
- Instelbaar thinking_level (low/medium/high) laat developers redeneerdiepte afwegen tegen latency en kosten
- Overmoedige hallucinaties: op AA-Omniscience gaf het in 88% van de gevallen een fout antwoord in plaats van te weigeren, tegenover 48% voor Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Slijmgedrag breed gemeld door reviewers (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine'); vereist strakke system prompts
- Betrouwbaarheidsproblemen met tool calling in agent-stacks: devs meldden tool-output die in de chatthread werd gedumpt en meer scaffolding dan bij modellen van OpenAI/Anthropic
- Traag op high thinking level: time to first token gemeten rond 30-60s op AI Studio, ondanks ~130 tok/s outputsnelheid
- Uit dienst: op 9 maart 2026 afgesloten op de Gemini API en AI Studio, waarbij gemini-3-pro-preview nu doorverwijst naar Gemini 3.1 Pro
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 Gemini 3 Pro
Een mijlpaal die Google eind 2025 weer bovenaan zette, met een enorme redeneersprong ten opzichte van Gemini 2.5 Pro en de beste multimodale scores van zijn generatie. Medio 2026 is er geen reden meer om het te kiezen: Google sloot het op 9 maart 2026 af op de API, en Gemini 3.1 Pro kost exact hetzelfde terwijl het de ARC-AGI-2-prestaties meer dan verdubbelt (77.1% vs 31.1%). Teams met legacy-deployments moeten migreren naar 3.1 Pro, waar het oude model-ID sowieso al naartoe wijst. Vermijd het voor hallucinatie-gevoelige workloads tenzij je grounding toevoegt, een zwakte die reviewers herhaaldelijk aankaartten.
Wat het publiek zegt
Over Mistral Large 3
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Mistral Large 3 beter dan Gemini 3 Pro?
Het publiek kiest momenteel voor Gemini 3 Pro: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Mistral Large 3 (3 stemmen). Op Redeneren scoort Gemini 3 Pro 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 Gemini 3 Pro?
Mistral Large 3 is goedkoper: die begint bij $1.50/1M out, terwijl Gemini 3 Pro begint bij $12/1M out (prompts ≤200K).
Hoeveel kosten Mistral Large 3 en Gemini 3 Pro per 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M input tokens, $1.50/1M out per 1M output tokens. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M output tokens.