Pojedynek
Mistral Large 3 vs Claude Fable 5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) i Claude Fable 5 ($50/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 4 głosach społeczności prowadzi Claude Fable 5 z 63% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Fable 5: arena ocenia go na 5/5 wobec 3/5 u Mistral Large 3. Pod względem budżetu wygrywa Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out wobec $50/1M out u Claude Fable 5.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
Mistral Large 3
- Otwarte wagi Apache 2.0 z wdrożeniem na pojedynczym węźle dzięki kwantyzacji FP8/NVFP4, mimo 675B parametrów łącznie
- Okno kontekstu 256K, górna półka wśród modeli z otwartymi wagami, świetnie pasuje do RAG na długich dokumentach
- Agresywna cena flagowca: $0.50 wejście / $1.50 wyjście za 1M tokenów, mniej więcej 3-4x taniej niż zachodnie flagowce zamknięte
- Debiut na #2 wśród open-source'owych modeli bez rozumowania na LMArena (Elo ~1418)
- Natywna multimodalność (enkoder wizji 2.5B parametrów) i 40+ natywnych języków
- Deweloperzy na HN chwalą jego ścisłe formatowanie i wykonywanie instrukcji oraz produkcyjną niezawodność
- Słabe głębokie rozumowanie: GPQA Diamond ~44% vs wysokie 70% u DeepSeek V3.2 i Kimi K2 Thinking; brak wariantu rozumującego na starcie
- Ustępuje GLM-4.6, Kimi K2 i DeepSeek w nowoczesnych benchmarkach kodowania (przeciętny LiveCodeBench v6); deweloperzy na HN umieszczają go 'w innej kategorii wagowej' poniżej Gemini 3, GPT-5.1 i Claude Opus 4.5
- Skłonny do halucynacji w faktograficznym QA (SimpleQA ~24%) ze słabym strojeniem powstrzymywania się od odpowiedzi
- Zmierzona szybkość wyjścia ~49 tok/s na Artificial Analysis, poniżej mediany ~58 tok/s dla porównywalnych modeli
- Krytyka na HN, że architektura mocno przypomina DeepSeek V3, co budzi wątpliwości co do oryginalnego R&D
Claude Fable 5
- 80.3% na SWE-bench Pro vs 69.2% dla Opus 4.8, 58.6% dla GPT-5.5 i 54.2% dla Gemini 3.1 Pro, mniej więcej 11 punktów przed kolejnym modelem frontierowym
- 95.0% na SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) i 29.3% na splicie FrontierCode Diamond od Cognition, ponad dwukrotność 13.4% Opus 4.8
- Prawdziwą historią jest długoterminowa autonomia: Stripe zaraportował migrację bazy kodu Ruby o 50 milionach linii wykonaną w jeden dzień zamiast 2+ miesięcy, a CEO Cursora nazywa go state of the art na CursorBench
- Relacje z terenu potwierdzają benchmarki: inżynierowie na HN opisują, że pracuje 'jak prawdziwy inżynier' (CRDT przy minimalnym prowadzeniu za rękę, pisanie własnych fuzzerów, jedna redukcja alokacji 46x), Simon Willison zmierzył 'kilka dni pracy' w jednej sesji
- Domyślnie okno kontekstu 1M tokenów plus 128K wyjścia oraz state-of-the-art wizja na gęstych dokumentach (29.8% na GDP.pdf vs 24.9% dla GPT-5.5 i 22.5% dla Opus 4.8)
- Żądania odrzucone przed wygenerowaniem wyjścia nie są rozliczane, a serwerowy fallback do Opus 4.8 z kredytem fallback jest wbudowany w API
- Dwa razy droższy niż Opus 4.8 ($10/$50 vs $5/$25) i wolny: pojedyncze żądania przy trudnych zadaniach rutynowo trwają wiele minut, Simon Willison mówi wprost 'wolny, drogi'
- Klasyfikatory bezpieczeństwa podwójnego zastosowania strzelają fałszywie przy legalnej pracy: fizyk medyczny zaraportował problemy z dynamiki płynów i kod segmentacji MRI odrzucone jako ryzyko biosecurity, z żądaniami po cichu przekierowanymi do Opus 4.8 (wiralowy wątek na HN nosił tytuł 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; Anthropic mówi o mniej niż 5% sesji)
- Wyboista premiera: kontrole eksportowe USA zmusiły Anthropic do zawieszenia dostępu na całym świecie od 12 do 30 czerwca 2026, trzy dni po wydaniu, z pełnym przywróceniem dopiero 1 lipca
- Wymaga 30-dniowej retencji danych i jest niedostępny w trybie zero data retention, twarda blokada dla organizacji o ścisłym compliance; ponadto brak trybu wyłączonego myślenia, surowy łańcuch myślowy nigdy nie jest zwracany, a prefill asystenta zwraca 400
- Nie jest state of the art wszędzie: GPT-5.5 wciąż prowadzi na ARC-AGI-2 (85.0% vs 77.1%), a Andon Labs wykazało, że odblokowany Mythos 5 wypadł gorzej niż Opus 4.7 i GPT-5.5 na Vending-Bench, z rozumowaniem optymalizującym wykrywalność zamiast rzeczywistej szkody
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Werdykt areny w sprawie Mistral Large 3
Wybierz Mistral Large 3, jeśli chcesz otwartego, zarządzanego w UE flagowca do wielojęzycznego RAG, pracy na długich dokumentach lub wdrożeń samodzielnie hostowanych: względem Mistral Large 2 (gęsty 123B, restrykcyjna licencja badawcza, API za $2/$6) to wyraźny upgrade w kontekście, multimodalności, licencji i kosztach. Unikaj go jako głównego silnika kodowania lub głębokiego rozumowania; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 lub zamknięte modele frontierowe punktują tam znacząco wyżej. Traktuj go jako taniego, niezawodnego konia roboczego, nie frontierowego mistrza.
Werdykt areny w sprawie Claude Fable 5
Bierz Claude Fable 5, jeśli Twoje obciążenie jest naprawdę długoterminowe: nocne przebiegi agentowe, monstrualne migracje, zadania, w których jedna wielogodzinna sesja zastępuje dni nadzorowanej pracy. Tam premia 2x nad Opus 4.8 zwraca się w kompresji zadań, a benchmarki (80.3% SWE-bench Pro, 11 punktów przewagi nad stawką) mają pokrycie w realnych wdrożeniach u Stripe i Cursora. Do interaktywnego kodowania i codziennej pracy zostań na Opus 4.8: 88.6% na SWE-bench Verified za połowę ceny, bez fałszywych alarmów klasyfikatorów, szybsze tury. Zespoły wrażliwe na koszty dostaną kodowanie klasy niemal Opus w Sonnet 5 za $3/$15 (promocyjnie $2/$10 do sierpnia 2026). Omijaj Fable 5 całkowicie, jeśli Twoja organizacja wymaga zero data retention albo jeśli pracujesz gdziekolwiek blisko biologii, obrazowania medycznego lub narzędzi bezpieczeństwa, gdzie klasyfikatory podwójnego zastosowania wciąż dają fałszywe alarmy i po cichu podmieniają Opus 4.8 w trakcie sesji.
Co mówi tłum
O Mistral Large 3
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O Claude Fable 5
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Mistral Large 3 jest lepszy niż Claude Fable 5?
Tłum staje obecnie po stronie Claude Fable 5: rekomenduje go 63%, wobec 50% dla Mistral Large 3 (4 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Fable 5 (5/5 vs 3/5). Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.
Co jest tańsze: Mistral Large 3 czy Claude Fable 5?
Tańszy jest Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out, podczas gdy Claude Fable 5 zaczyna od $50/1M out.
Ile kosztują Mistral Large 3 i Claude Fable 5 za 1M tokenów?
Mistral Large 3: $0.50/1M in za 1M tokenów wejściowych, $1.50/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Claude Fable 5: $10/1M in za 1M tokenów wejściowych, $50/1M out za 1M tokenów wyjściowych.