Frente a frente

Logo de Mistral Large 3vsLogo de Gemini 3 Pro

Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro: qual modelo de IA vence em 2026?

Mistral Large 3 ($1.50/1M out) e Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 3 votos da comunidade, Gemini 3 Pro lidera com 57% de aprovação.

Veredicto rápido

Em Raciocínio, escolha Gemini 3 Pro: a arena o avalia em 4.5/5 contra 3/5 de Mistral Large 3. No orçamento, Mistral Large 3 vence: começa em $1.50/1M out contra $12/1M out (prompts ≤200K) de Gemini 3 Pro.

Comparação linha por linha

A partir de
$1.50/1M outNível único de API na La Plateforme ($0.50 de entrada / $1.50 de saída por 1M de tokens), com desconto de 50% via batch API; os pesos sob Apache 2.0 permitem auto-hospedagem gratuita, e os preços de hosts de terceiros podem variar.
$12/1M out (prompts ≤200K)Nível padrão: $2/$12 por 1M de tokens para prompts ≤200K, $4/$18 acima de 200K; batch com 50% de desconto. Aposentado em 9 de março de 2026, o sucessor Gemini 3.1 Pro mantém preço idêntico.
Provedor
Mistral AI
Google (DeepMind)
Janela de contexto
256K tokens
1M tokens (64K output)
Preço de entrada
$0.50/1M in
$2/1M in (prompts ≤200K)
Preço de saída
$1.50/1M out
$12/1M out (prompts ≤200K)
Modalidades
text, vision (image input), text output
text, image, audio, video in; text out
Open weights
Sim
Não
Pontuação da multidão
50%(0)
57%(3)
Notas da arena (1-5)
Raciocínio
3.0
4.5
Programação
3.0
4.5
Escrita
4.0
3.5
Velocidade
3.5
3.5
Custo-benefício
4.0
4.0

Pontos fortes e fracos

Mistral Large 3

  • Open weights sob Apache 2.0 com deploy em um único nó via quantização FP8/NVFP4, apesar dos 675B de parâmetros totais
  • Janela de contexto de 256K, no topo da faixa para modelos de open weights, muito adequada a RAG de documentos longos
  • Preço agressivo de carro-chefe a $0.50 de entrada / $1.50 de saída por 1M de tokens, cerca de 3-4x mais barato que os carros-chefes proprietários ocidentais
  • Estreou em #2 entre os modelos open source sem raciocínio no LMArena (Elo ~1418)
  • Multimodalidade nativa (encoder de visão de 2.5B de parâmetros) e mais de 40 idiomas nativos
  • Desenvolvedores no HN elogiam a formatação estrita, o seguimento de instruções e a confiabilidade em produção
  • Raciocínio profundo fraco: GPQA Diamond de ~44% contra a faixa dos 70 altos do DeepSeek V3.2 e do Kimi K2 Thinking; sem variante de raciocínio no lançamento
  • Fica atrás de GLM-4.6, Kimi K2 e DeepSeek nos benchmarks modernos de código (LiveCodeBench v6 mediano); devs do HN o colocam em uma 'categoria de peso diferente', abaixo de Gemini 3, GPT-5.1 e Claude Opus 4.5
  • Propenso a alucinações em QA factual (SimpleQA ~24%) com tuning de abstenção fraco
  • Velocidade de saída medida em ~49 tok/s na Artificial Analysis, abaixo da mediana de ~58 tok/s de modelos comparáveis
  • Crítica no HN de que a arquitetura espelha de perto o DeepSeek V3, levantando dúvidas sobre P&D original

Gemini 3 Pro

  • Liderou o LMArena no lançamento com um recorde de 1501 de Elo e marcou 91.9% no GPQA Diamond, estado da arte na época
  • ARC-AGI-2 de 31.1%, cerca de 6x o Gemini 2.5 Pro (4.9%) e quase o dobro do GPT-5.1 (17.6%) na época
  • Compreensão multimodal de primeira classe: 81% no MMMU-Pro, 87.6% no Video-MMMU, com janela de contexto de 1M de tokens
  • Código agêntico forte: 76.2% no SWE-bench Verified, 54.2% no Terminal-Bench 2.0, 1487 de Elo no WebDev Arena
  • Ficou abaixo dos rivais em preço a $2/$12 por 1M de tokens, abaixo do preço da classe Claude Sonnet ($3/$15)
  • O thinking_level configurável (low/medium/high) permite aos desenvolvedores trocar profundidade de raciocínio por latência e custo
  • Alucinações confiantes demais: no AA-Omniscience ele deu uma resposta errada 88% das vezes em vez de se abster, contra 48% do Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
  • Bajulação amplamente relatada por avaliadores (Zvi Mowshowitz: 'inteligência vasta sem espinha dorsal'); exige system prompts rígidos
  • Problemas de confiabilidade no tool calling em stacks de agentes: devs relataram saídas de ferramentas despejadas na thread do chat e mais scaffolding necessário que nos modelos da OpenAI/Anthropic
  • Lento em thinking level alto: tempo até o primeiro token medido em torno de 30-60s no AI Studio, apesar de ~130 tok/s de velocidade de saída
  • Aposentado: desligado na Gemini API e no AI Studio em 9 de março de 2026, com o gemini-3-pro-preview agora apontando para o Gemini 3.1 Pro

Dê seu veredicto

Uma recomendação por ferramenta por gladiador. Ela redefine a pontuação da multidão que todos veem.

Mistral Large 3$1.50/1M out
50%pontuação da multidão · 0
Gemini 3 Pro$12/1M out (prompts ≤200K)
57%pontuação da multidão · 3

O veredicto da arena sobre o Mistral Large 3

Escolha o Mistral Large 3 se você quer um carro-chefe de open weights com governança europeia para RAG multilíngue, trabalho com documentos longos ou deploys auto-hospedados: em relação ao Mistral Large 2 (denso de 123B, licença de pesquisa restritiva, API a $2/$6) ele é um upgrade claro em contexto, multimodalidade, licenciamento e custo. Evite-o como seu motor principal de código ou de raciocínio profundo; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 ou os modelos proprietários de fronteira pontuam materialmente mais alto nisso. Trate-o como um pau para toda obra barato e confiável, não como um performer de fronteira.

O veredicto da arena sobre o Gemini 3 Pro

Um lançamento histórico que recolocou o Google no topo no fim de 2025, com um salto enorme de raciocínio sobre o Gemini 2.5 Pro e as melhores notas multimodais da geração. Em meados de 2026 não há razão para escolhê-lo: o Google o desligou na API em 9 de março de 2026, e o Gemini 3.1 Pro custa exatamente o mesmo enquanto mais que dobra o desempenho no ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Equipes em deploys legados devem migrar para o 3.1 Pro, para onde o ID do modelo antigo já aponta de qualquer forma. Evite-o para cargas sensíveis a alucinação sem adicionar grounding, uma fraqueza que os avaliadores apontaram repetidamente.

O que a multidão diz

Sobre o Mistral Large 3

Nenhum veredicto ainda. Seja o primeiro a falar.

Sobre o Gemini 3 Pro

Juiz Implacável

Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.

Campeão das Vibes

ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.

Glorius Maximus

1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.

Perguntas frequentes

O Mistral Large 3 é melhor que o Gemini 3 Pro?

A multidão está atualmente com o Gemini 3 Pro: 57% o recomendam, contra 50% para o Mistral Large 3 (3 votos). Em Raciocínio, o Gemini 3 Pro pontua mais alto (4.5/5 vs 3/5). A escolha certa depende do seu caso de uso. A comparação linha por linha nesta página detalha preços, especificações principais e notas da arena.

Qual é mais barato, Mistral Large 3 ou Gemini 3 Pro?

O Mistral Large 3 é mais barato: começa em $1.50/1M out, enquanto o Gemini 3 Pro começa em $12/1M out (prompts ≤200K).

Quanto custam Mistral Large 3 e Gemini 3 Pro por 1M de tokens?

Mistral Large 3: $0.50/1M in por 1M de tokens de entrada, $1.50/1M out por 1M de tokens de saída. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) por 1M de tokens de entrada, $12/1M out (prompts ≤200K) por 1M de tokens de saída.