Pojedynek
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) i GPT-5.5 ($30/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi GPT-5.5 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz GPT-5.5: 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 $30/1M out u GPT-5.5.
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
GPT-5.5
- Okno kontekstu 1M tokenów (1,050,000) ze 128K maks. wyjścia i wysiłkiem rozumowania regulowanym od none do xhigh
- State-of-the-art na ARC-AGI-2 z 85.0% (vs 73.3% dla GPT-5.4) i Terminal-Bench 2.0 z 82.7%
- Mocna autonomia w kodowaniu agentowym: deweloperzy raportują, że za jednym podejściem robi zadania, które GPT-5.4 zajmowały wiele tur, i naprawia własne błędy; +50 punktów na Code Arena vs GPT-5.4
- Agresywne zniżki: 90% taniej za cache'owane wejście ($0.50/1M) i 50% taniej przez Batch lub Flex ($2.50/$15)
- Szybki jak na frontierowy model rozumujący: deweloperzy mówią, że to pierwszy model GPT, na którym komfortowo pracuje się przy średnim lub niskim wysiłku myślenia
- Cena katalogowa podwoiła się vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) przy tym samym oknie kontekstu 1M tokenów
- Nadmiernie dosłowne wykonywanie instrukcji: deweloperzy raportują, że nie potrafi odczytać intencji w oczywistych miejscach, gdzie Claude sobie radzi
- Ustępuje Claude Opus 4.8 na SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); deweloperzy na HN wciąż wolą Claude do kodowania mniej więcej 2:1
- Czasem zbyt zachowawczy przy zmianach w kodzie albo całkiem pomija głębokie rozumowanie, odpowiadając natychmiast na złożone prompty
- Dopłata za długi kontekst: prompty powyżej 272K tokenów wejścia rozliczane 2x za wejście i 1.5x za wyjście dla całej sesji
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-5.5
Wybierz GPT-5.5 zamiast GPT-5.4, jeśli potrzebujesz mocniejszej autonomii agentowej, workflowów ciężkich na terminalu albo SOTA w rozumowaniu abstrakcyjnym, ale pamiętaj, że cena katalogowa podwoiła się z $2.50/$15 u GPT-5.4 do $5/$30, a kontekst 1M tokenów pozostał ten sam. Zespoły robiące wieloplikowe refaktoryzacje wysokiego ryzyka mogą nadal woleć Claude Opus, który prowadzi na SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) i lepiej odczytuje intencje z luźnych promptów. Użytkownicy pilnujący budżetu powinni uważać na dopłatę powyżej 272K tokenów i raporty o szybszym wypalaniu limitów, i mocno korzystać z cachingu, Batch lub Flex, by ciąć koszty o połowę.
Co mówi tłum
O Mistral Large 3
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Mistral Large 3 jest lepszy niż GPT-5.5?
Tłum staje obecnie po stronie GPT-5.5: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Mistral Large 3 (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest GPT-5.5 (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 GPT-5.5?
Tańszy jest Mistral Large 3: zaczyna od $1.50/1M out, podczas gdy GPT-5.5 zaczyna od $30/1M out.
Ile kosztują Mistral Large 3 i GPT-5.5 za 1M tokenów?
Mistral Large 3: $0.50/1M in za 1M tokenów wejściowych, $1.50/1M out za 1M tokenów wyjściowych. GPT-5.5: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $30/1M out za 1M tokenów wyjściowych.