Een-op-een
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: welke AI-model wint in 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) en GPT-5.2 ($14/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 2 stemmen van de community leidt Mistral Large 3 met 50% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je GPT-5.2: de arena geeft 4/5 tegenover 3/5 voor Mistral Large 3. Qua budget wint Mistral Large 3: die begint bij $1.50/1M out tegenover $14/1M out voor GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified en 55.6% SWE-Bench Pro bij lancering, bijna gelijk aan Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: evenaart of verslaat menselijke professionals in 70.9% van de vergelijkingen, bijna het dubbele van GPT-5.1's 38.8%
- Sterk in exacte wetenschap en wiskunde: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) en 40.3% FrontierMath, state of the art bij release
- 400K context met vrijwel perfecte MRCR v2 long-context-retrieval tot 256K tokens
- 30% minder hallucinaties dan GPT-5.1 (foutpercentage op echte ChatGPT-vragen van 8.8% naar 6.2%)
- Goedkoper dan zijn opvolgers: $1.75/$14 per 1M tegenover $2.50/$15 (GPT-5.4) en $5/$30 (GPT-5.5)
- Snelheid is de grootste klacht van de community: extended thinking gemeld op amper ~4 tokens/s in ChatGPT, en Pro kan heel lang nadenken en alsnog falen
- De topbenchmarkscores werden behaald op xhigh reasoning effort, dat veel meer tokens en tijd kost dan de standaardinstellingen
- Breed bekritiseerde persoonlijkheidsregressie ten opzichte van GPT-5.1: Reddit-gebruikers noemden het 'too corporate, too safe' en 'a step backwards' voor chat en schrijven
- Programmeren blijft achter op de lijn van Anthropic in directe Elo-vergelijkingen (een latere Opus 4.7-analyse noemde een gat van 144 Elo); geen audiomodaliteit, geen fine-tuning
- Medio 2026 al achterhaald: OpenAI raadt GPT-5.5 aan en GPT-5.2 staat niet meer op de hoofdpagina met API-prijzen
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 GPT-5.2
Kies GPT-5.2 boven GPT-5.1 voor zwaar redeneren, long-context of agentisch werk: het verdubbelt bijna GPT-5.1's winstpercentage op GDPval, snijdt 30% van de hallucinaties weg en verwerkt 400K contexten betrouwbaar. Medio 2026 is het vooral een prijskoopje, geprijsd op $1.75/$14 tegenover $5/$30 voor GPT-5.5, terwijl het competent blijft op de meeste professionele taken. Vermijd het voor latency-gevoelige chat en creatief schrijven, waar gebruikers het traag en vlakker dan GPT-5.1 vonden. Teams die OpenAI's huidige frontier willen, betalen beter door voor GPT-5.5.
Wat het publiek zegt
Over Mistral Large 3
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over GPT-5.2
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Mistral Large 3 beter dan GPT-5.2?
Op Redeneren scoort GPT-5.2 hoger (4/5 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 GPT-5.2?
Mistral Large 3 is goedkoper: die begint bij $1.50/1M out, terwijl GPT-5.2 begint bij $14/1M out.
Hoeveel kosten Mistral Large 3 en GPT-5.2 per 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M input tokens, $1.50/1M out per 1M output tokens. GPT-5.2: $1.75/1M in per 1M input tokens, $14/1M out per 1M output tokens.