Pojedynek
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.7: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) i Claude Opus 4.7 ($25/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi Claude Opus 4.7 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz Claude Opus 4.7: arena ocenia go na 4.5/5 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 4.7.
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 Opus 4.7
- 87.6% SWE-bench Verified (wzrost z 80.8% na Opus 4.6) i 64.3% SWE-bench Pro na starcie, przed GPT-5.4 (57.7%) i Gemini 3.1 Pro (54.2%)
- Okno kontekstu 1M tokenów i 128K maks. wyjścia przy płaskiej cenie $5/$25, bez dopłaty za długi kontekst (300K wyjścia przez Batch API w becie)
- Pierwszy Claude z wizją wysokiej rozdzielczości: przyjmuje obrazy do 2576px na dłuższym boku z pikselowo dokładnymi współrzędnymi, ~3x więcej detalu niż wcześniej
- Wybitny code review: w niezależnych testach znajduje więcej realnych błędów dzięki mocniejszemu rozumowaniu międzyplikowemu niż rywale, i o 21% mniej błędów rozumowania na dokumentach niż Opus 4.6
- Precyzyjna kontrola kosztów dzięki nowemu poziomowi effort xhigh i Task Budgets (beta): 4.7 na niskim effort mniej więcej dorównuje jakości wyjścia 4.6 na średnim
- Świeża wiedza: wiarygodny cutoff ze stycznia 2026, najświeższy ze wszystkich modeli Claude w momencie wydania
- Nowy tokenizer zawyża liczbę tokenów o mniej więcej 30% dla tego samego tekstu względem modeli sprzed 4.7 (według dokumentacji samego Anthropic), podnosząc efektywny koszt żądania mimo niezmienionej ceny katalogowej
- Bardzo rozwlekły w użyciu agentowym: jeden z benchmarków wykazał, że GPT-5.5 zużył 72% mniej tokenów wyjściowych na równoważnych zadaniach kodowania, a recenzenci nazywają jego narrację nadmiernie komunikatywną
- Łamiące zmiany w API bolą przy migracji: temperature/top_p/top_k i thinking budget_tokens zwracają teraz błędy 400, a tekst myślenia jest domyślnie ukryty
- Umiarkowane opóźnienie z wielominutowymi turami przy wysokim effort; fast mode to płatny research preview, już wycofany na 4.7
- Zastąpiony przez Opus 4.8 w tej samej cenie $5/$25 w ciągu ~3 miesięcy, a zabezpieczenia cyberbezpieczeństwa w czasie rzeczywistym potrafią fałszywie flagować legalną pracę nad bezpieczeństwem
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 Opus 4.7
Wybierz Opus 4.7 tylko wtedy, gdy jesteś już do niego przypięty dla powtarzalności: Opus 4.8 kosztuje te same $5/$25, zachowuje identyczną powierzchnię API i wypada lepiej, więc to on jest lepszym domyślnym wyborem dla nowych projektów. 4.7 pozostaje bardzo mocnym wyborem do kodowania agentowego, code review i pracy na dokumentach z kontekstem 1M, i jest wyraźnym upgrade'em względem Opus 4.6. Zespoły migrujące z 4.6 powinny zabudżetować łamiące zmiany API i tokenizer generujący mniej więcej 30% więcej tokenów na prompt. Użytkownicy wrażliwi na koszty powinni spojrzeć na Sonnet 5, który daje jakość niemal Opus za $3/$15 (promocyjnie $2/$10 do 31 sierpnia 2026).
Co mówi tłum
O Mistral Large 3
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O Claude Opus 4.7
“Watch your invoices. New tokenizer counts ~30% more tokens for the same text, and it narrates every tiny step. Sticker price unchanged, effective cost definitely not.”
“Came from 4.6 and stopped chunking repos entirely. 1M context, 128K output, flat $5/$25 with no long-context premium. That pricing decision alone won me over.”
“87.6 SWE-bench Verified is not just marketing, it closes tickets GPT-5.4 fumbles. And the hi-res vision with pixel-accurate coords finally makes screenshot debugging useful.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Mistral Large 3 jest lepszy niż Claude Opus 4.7?
Tłum staje obecnie po stronie Claude Opus 4.7: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Mistral Large 3 (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Claude Opus 4.7 (4.5/5 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 4.7?
Tańszy jest Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out, podczas gdy Claude Opus 4.7 zaczyna od $25/1M out.
Ile kosztują Mistral Large 3 i Claude Opus 4.7 za 1M tokenów?
Mistral Large 3: $0.50/1M in za 1M tokenów wejściowych, $1.50/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Claude Opus 4.7: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $25/1M out za 1M tokenów wyjściowych.