Pojedynek
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) i GPT-5.2 ($14/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 2 głosach społeczności prowadzi Mistral Large 3 z 50% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz GPT-5.2: arena ocenia go na 4/5 wobec 3/5 u Mistral Large 3. Pod względem budżetu wygrywa Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out wobec $14/1M out u GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified i 55.6% SWE-Bench Pro na starcie, niemal na równi z Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: remisuje lub wygrywa z ludzkimi profesjonalistami w 70.9% porównań, prawie dwa razy więcej niż 38.8% u GPT-5.1
- Mocna nauka i matematyka: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) i 40.3% FrontierMath, state of the art w momencie wydania
- 400K kontekstu z niemal bezbłędnym odzyskiwaniem na długim kontekście MRCR v2 do 256K tokenów
- 30% mniej halucynacji niż GPT-5.1 (wskaźnik błędów na realnych zapytaniach ChatGPT spadł z 8.8% do 6.2%)
- Tańszy od następców: $1.75/$14 za 1M vs $2.50/$15 (GPT-5.4) i $5/$30 (GPT-5.5)
- Szybkość to główna skarga społeczności: extended thinking raportowane nawet na poziomie ~4 tokenów/s w ChatGPT, a Pro potrafi myśleć bardzo długo i mimo to zawieść
- Nagłówkowe wyniki benchmarków uzyskano na wysiłku rozumowania xhigh, który zużywa znacznie więcej tokenów i czasu niż ustawienia domyślne
- Szeroko krytykowany regres osobowości vs GPT-5.1: użytkownicy Reddita nazwali go 'zbyt korporacyjnym, zbyt bezpiecznym' i 'krokiem wstecz' w czacie i pisaniu
- Kodowanie ustępuje linii Anthropic w bezpośrednich porównaniach Elo (późniejsza analiza Opus 4.7 wskazała lukę 144 Elo); brak modalności audio, brak fine-tuningu
- Już zastąpiony w połowie 2026: OpenAI rekomenduje GPT-5.5, a GPT-5.2 nie figuruje już na głównej stronie cennika API
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 GPT-5.2
Wybierz GPT-5.2 zamiast GPT-5.1 do ciężkiego rozumowania, długiego kontekstu lub pracy agentowej: niemal podwaja wskaźnik wygranych GPT-5.1 na GDPval, tnie halucynacje o 30% i niezawodnie obsługuje konteksty 400K. W połowie 2026 to głównie gra na wartość, wyceniony na $1.75/$14 wobec $5/$30 za GPT-5.5, a wciąż kompetentny w większości zadań profesjonalnych. Unikaj go do czatu wrażliwego na opóźnienia i pisania kreatywnego, gdzie użytkownicy uznali go za wolny i bardziej płaski niż GPT-5.1. Zespoły, które chcą aktualnej czołówki OpenAI, powinny dopłacić do GPT-5.5.
Co mówi tłum
O Mistral Large 3
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Mistral Large 3 jest lepszy niż GPT-5.2?
W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest GPT-5.2 (4/5 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 GPT-5.2?
Tańszy jest Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out, podczas gdy GPT-5.2 zaczyna od $14/1M out.
Ile kosztują Mistral Large 3 i GPT-5.2 za 1M tokenów?
Mistral Large 3: $0.50/1M in za 1M tokenów wejściowych, $1.50/1M out za 1M tokenów wyjściowych. GPT-5.2: $1.75/1M in za 1M tokenów wejściowych, $14/1M out za 1M tokenów wyjściowych.