Pojedynek
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) i Claude Opus 4.5 ($25/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Porównaj je poniżej linijka po linijce, a potem wydaj swój werdykt.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Opus 4.5: arena ocenia go na 3.5/5 wobec 3/5 u Mistral Large 3. Pod względem budżetu wygrywa Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out wobec $25/1M out u Claude Opus 4.5.
Porównanie linijka po linijce
Od
$1.50/1M outJeden poziom API na La Plateforme ($0.50 wejście / $1.50 wyjście za 1M tokenów), z 50% zniżki przez batch API; wagi Apache 2.0 pozwalają na darmowy self-hosting, a ceny u zewnętrznych hostów mogą się różnić.
$25/1M outOficjalna cena katalogowa API Anthropic dla claude-opus-4-5 (jeden poziom, bez dopłaty za długi kontekst; 200K kontekstu, 64K maks. wyjścia); ta sama stawka $5/$25 co u następców Opus 4.6-4.8; obowiązuje 50% zniżki batch i prompt caching. Zweryfikowano względem przeglądu modeli na platform.claude.com, 2026-07.
Dostawca
Mistral AI
Anthropic
Okno kontekstu
256K tokens
200K tokens
Cena wejścia
$0.50/1M in
$5/1M in
Cena wyjścia
$1.50/1M out
$25/1M out
Modalności
text, vision (image input), text output
text, vision
Open weights
Tak
Nie
Wynik tłumu
50%(0)
50%(0)
Oceny areny (1-5)
Rozumowanie
3.0
3.5
Kodowanie
3.0
3.5
Pisanie
4.0
3.5
Szybkość
3.5
2.5
Stosunek jakości do ceny
4.0
2.5
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 Opus 4.5
- Pierwszy model powyżej 80% na SWE-bench Verified (80.9% na starcie), lepszy od Gemini 3 Pro i GPT-5.1 w rzeczywistym kodowaniu
- Cięcie ceny o 66% względem Opus 4.1 ($5/$25 vs $15/$75 za 1M tokenów) uczyniło klasę Opus opłacalną w produkcji
- 48-76% mniej tokenów wyjściowych niż Sonnet 4.5 przy równej lub lepszej jakości, co dodatkowo wzmacnia obniżkę ceny
- Parametr effort (wprowadzony wraz z tym modelem) pozwala wymieniać głębię rozumowania na koszt i opóźnienie dla każdego wywołania
- Mocne relacje z praktyki: złożone refaktoryzacje za jednym podejściem, wyłapane race conditions, które umykały innym modelom, zbieżność w ~4 iteracjach agentowych vs ~10 u rywali
- +29% na Vending-Bench względem Sonnet 4.5, z mniejszą liczbą ślepych zaułków w długich zadaniach autonomicznych
- Tylko 200K okna kontekstu (maks. 64K wyjścia), daleko za 1M u Gemini 3 Pro i nowszych modeli Claude; użytkownicy zgłaszali wybiórczą uwagę powyżej ~70% zapełnienia kontekstu
- Na starcie zamknięty za planami Max za $100-200/mies. w aplikacjach Claude; subskrybenci Pro zostali odcięci, a intensywni użytkownicy i tak trafiali na limity (HN nazwał to 'penny-wise and pound-foolish')
- Umiarkowane opóźnienie; extended thinking dokłada koszt i zwłokę przy prostych zadaniach
- Zastąpiony od początku 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 kosztują te same $5/$25 przy 1M kontekstu i wyższych benchmarkach, więc 4.5 nie ma już przewagi cenowej
- Przestarzała powierzchnia API: ręczne extended thinking przez budget_tokens zamiast adaptacyjnego myślenia nowszych modeli Claude
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Mistral Large 3$1.50/1M out
50%wynik tłumu · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%wynik tłumu · 0
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 Opus 4.5
Wybierz Claude Opus 4.5 tylko wtedy, gdy masz obciążenie już dostrojone i przypięte do tego snapshotu (claude-opus-4-5-20251101) i potrzebujesz stabilności. To było przełomowe wydanie, pierwsze powyżej 80% na SWE-bench Verified i z ceną obniżoną o 66% względem Opus 4.1, ale Anthropic sprzedaje dziś Opus 4.6 do 4.8 po identycznej stawce $5/$25, z oknem kontekstu 1M i lepszymi wynikami. Każdy, kto startuje z nowym projektem, powinien wybrać Opus 4.8, a użytkownicy wrażliwi na koszty dostaną kodowanie klasy niemal Opus w Sonnet 5 za $3/$15 (promocyjnie $2/$10 do sierpnia 2026). Omijaj go całkowicie, jeśli Twoje prompty zbliżają się do sufitu 200K kontekstu.
Porównuj dalej
Pełna recenzja Mistral Large 3Pełna recenzja Claude Opus 4.5Alternatywy dla Mistral Large 3Alternatywy dla Claude Opus 4.5Mistral Large 3 vs Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5 vs Claude Haiku 4.5Mistral Large 3 vs Claude Fable 5Claude Opus 4.5 vs Claude Fable 5Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.7Claude Opus 4.5 vs Claude Opus 4.7Pełny ranking: model AIWyszukiwarka narzędzi
Najczęstsze pytania
Czy Mistral Large 3 jest lepszy niż Claude Opus 4.5?
W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Opus 4.5 (3.5/5 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 Opus 4.5?
Tańszy jest Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out, podczas gdy Claude Opus 4.5 zaczyna od $25/1M out.
Ile kosztują Mistral Large 3 i Claude Opus 4.5 za 1M tokenów?
Mistral Large 3: $0.50/1M in za 1M tokenów wejściowych, $1.50/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Claude Opus 4.5: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $25/1M out za 1M tokenów wyjściowych.