Een-op-een
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: welke AI-model wint in 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) en GPT-5.5 ($30/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt GPT-5.5 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je GPT-5.5: 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 $30/1M out voor GPT-5.5.
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
GPT-5.5
- Context window van 1M tokens (1,050,000) met 128K max output en reasoning effort instelbaar van none tot xhigh
- State of the art op ARC-AGI-2 met 85.0% (tegenover 73.3% voor GPT-5.4) en Terminal-Bench 2.0 met 82.7%
- Sterke agentische programmeerautonomie: devs melden dat het taken in één keer oplost waar GPT-5.4 meerdere beurten voor nodig had en zijn eigen fouten herstelt; +50 punten op Code Arena ten opzichte van GPT-5.4
- Agressieve kortingen: 90% korting op cached input ($0.50/1M) en 50% korting via Batch of Flex ($2.50/$15)
- Snel voor een frontier-redeneerder: devs zeggen dat het het eerste GPT-model is dat comfortabel draait op medium of low thinking effort
- Lijstprijs verdubbeld ten opzichte van GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) voor hetzelfde context window van 1M tokens
- Te letterlijke instructieopvolging: devs melden dat het intentie niet oppikt op voor de hand liggende plekken waar Claude dat wel doet
- Blijft achter op Claude Opus 4.8 op SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); HN-developers verkiezen voor programmeren nog altijd Claude met grofweg 2:1
- Soms te conservatief met codewijzigingen, of slaat diep redeneren volledig over en antwoordt meteen op complexe prompts
- Long-context-toeslag: prompts boven 272K input-tokens worden voor de hele sessie gefactureerd tegen 2x input en 1.5x output
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-5.5
Kies GPT-5.5 boven GPT-5.4 als je sterkere agentische autonomie, terminal-zware workflows of SOTA abstract redeneren nodig hebt, maar weet dat de lijstprijs verdubbelde van $2.50/$15 bij GPT-5.4 naar $5/$30, terwijl de 1M-token context gelijk bleef. Teams die risicovolle refactoring over meerdere bestanden doen, kunnen alsnog beter Claude Opus kiezen, dat SWE-bench Pro aanvoert (69.2% vs 58.6%) en intentie beter afleidt uit losse prompts. Prijsbewuste gebruikers moeten letten op de toeslag boven 272K tokens en meldingen van sneller opgebrande limieten, en leunen op caching, Batch of Flex om de kosten te halveren.
Wat het publiek zegt
Over Mistral Large 3
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Mistral Large 3 beter dan GPT-5.5?
Het publiek kiest momenteel voor GPT-5.5: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Mistral Large 3 (3 stemmen). Op Redeneren scoort GPT-5.5 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 GPT-5.5?
Mistral Large 3 is goedkoper: die begint bij $1.50/1M out, terwijl GPT-5.5 begint bij $30/1M out.
Hoeveel kosten Mistral Large 3 en GPT-5.5 per 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M input tokens, $1.50/1M out per 1M output tokens. GPT-5.5: $5/1M in per 1M input tokens, $30/1M out per 1M output tokens.