Frente a frente
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: qual modelo de IA vence em 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) e GPT-5.2 ($14/1M out) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 2 votos da comunidade, Mistral Large 3 lidera com 50% de aprovação.
Veredicto rápido
Em Raciocínio, escolha GPT-5.2: a arena o avalia em 4/5 contra 3/5 de Mistral Large 3. No orçamento, Mistral Large 3 vence: começa em $1.50/1M out contra $14/1M out de GPT-5.2.
Comparação linha por linha
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
GPT-5.2
- 80.0% no SWE-bench Verified e 55.6% no SWE-Bench Pro no lançamento, quase empatado com o Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: empata ou vence profissionais humanos em 70.9% das comparações, quase o dobro dos 38.8% do GPT-5.1
- Forte em ciência e matemática: 92.4% no GPQA Diamond (Thinking, 93.2% no Pro) e 40.3% no FrontierMath, estado da arte no lançamento
- Contexto de 400K com recuperação de contexto longo quase perfeita no MRCR v2 até 256K tokens
- 30% menos alucinações que o GPT-5.1 (taxa de erro em consultas reais do ChatGPT caiu de 8.8% para 6.2%)
- Mais barato que os sucessores: $1.75/$14 por 1M contra $2.50/$15 (GPT-5.4) e $5/$30 (GPT-5.5)
- Velocidade é a principal queixa da comunidade: o extended thinking foi reportado a apenas ~4 tokens/s no ChatGPT, e o Pro pode pensar por muito tempo e ainda assim falhar
- As notas de benchmark de manchete foram obtidas em effort de raciocínio xhigh, que consome muito mais tokens e tempo que as configurações padrão
- Regressão de personalidade amplamente criticada em relação ao GPT-5.1: usuários do Reddit o chamaram de 'corporativo demais, seguro demais' e 'um passo para trás' em chat e escrita
- O código fica atrás da linha da Anthropic em comparações diretas de Elo (uma análise posterior do Opus 4.7 citou uma diferença de 144 de Elo); sem modalidade de áudio, sem fine-tuning
- Já superado em meados de 2026: a OpenAI recomenda o GPT-5.5 e o GPT-5.2 não aparece mais na página principal de preços da API
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Uma recomendação por ferramenta por gladiador. Ela redefine a pontuação da multidão que todos veem.
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 GPT-5.2
Escolha o GPT-5.2 em vez do GPT-5.1 para raciocínio pesado, contexto longo ou trabalho agêntico: ele quase dobra a taxa de vitória do GPT-5.1 no GDPval, corta as alucinações em 30% e lida com contextos de 400K de forma confiável. Em meados de 2026 ele é sobretudo uma jogada de custo-benefício, cotado a $1.75/$14 contra $5/$30 do GPT-5.5, mantendo-se competente na maioria das tarefas profissionais. Evite-o para chat sensível a latência e escrita criativa, onde os usuários o acharam lento e mais sem graça que o GPT-5.1. Equipes que querem a fronteira atual da OpenAI devem pagar mais caro pelo GPT-5.5.
O que a multidão diz
Sobre o Mistral Large 3
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Sobre 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.”
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Perguntas frequentes
O Mistral Large 3 é melhor que o GPT-5.2?
Em Raciocínio, o GPT-5.2 pontua mais alto (4/5 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 GPT-5.2?
O Mistral Large 3 é mais barato: começa em $1.50/1M out, enquanto o GPT-5.2 começa em $14/1M out.
Quanto custam Mistral Large 3 e GPT-5.2 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. GPT-5.2: $1.75/1M in por 1M de tokens de entrada, $14/1M out por 1M de tokens de saída.