ศึกตัวต่อตัว
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) และ DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง DeepSeek-V4 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก DeepSeek-V4: สังเวียนให้คะแนน 4.5/5 เทียบกับ 3/5 ของ Mistral Large 3 ด้านงบประมาณ DeepSeek-V4 ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out เทียบกับ $1.50/1M out ของ Mistral Large 3
เปรียบเทียบทีละบรรทัด
จุดแข็งและจุดอ่อน
Mistral Large 3
- Open weights แบบ Apache 2.0 พร้อม deploy บนโหนดเดียวผ่าน FP8/NVFP4 quantization แม้พารามิเตอร์รวมจะถึง 675B
- Context window 256K อยู่ขอบบนของโมเดล open weights เหมาะมากกับ RAG เอกสารยาว
- ราคาเรือธงแบบดุดันที่ $0.50 input / $1.50 output ต่อ 1M โทเค็น ถูกกว่าเรือธง proprietary ฝั่งตะวันตกราว 3-4 เท่า
- เดบิวต์อันดับ #2 ในกลุ่มโมเดลโอเพนซอร์สแบบ non-reasoning บน LMArena (Elo ~1418)
- มัลติโหมดโดยกำเนิด (vision encoder ขนาด 2.5B พารามิเตอร์) และรองรับ 40+ ภาษาแบบ native
- นักพัฒนาบน HN ชมการจัดรูปแบบที่เคร่งครัด การทำตามคำสั่ง และความน่าเชื่อถือใน production
- การใช้เหตุผลลึกอ่อน: GPQA Diamond ~44% เทียบกับช่วง 70 ปลายๆ ของ DeepSeek V3.2 และ Kimi K2 Thinking และไม่มีรุ่น reasoning ตอนเปิดตัว
- ตามหลัง GLM-4.6, Kimi K2 และ DeepSeek บน benchmark งานโค้ดสมัยใหม่ (LiveCodeBench v6 กลางๆ) นักพัฒนา HN จัดให้อยู่ 'คนละรุ่นน้ำหนัก' ต่ำกว่า Gemini 3, GPT-5.1 และ Claude Opus 4.5
- มีแนวโน้ม hallucination ในการตอบข้อเท็จจริง (SimpleQA ~24%) และจูนการงดตอบมาอ่อน
- ความเร็ว output ที่วัดได้ ~49 โทเค็น/วินาทีบน Artificial Analysis ต่ำกว่ามัธยฐาน ~58 โทเค็น/วินาทีของโมเดลระดับเดียวกัน
- เสียงวิจารณ์บน HN ว่าสถาปัตยกรรมละม้าย DeepSeek V3 อย่างมาก จนเกิดข้อกังขาเรื่อง R&D ต้นฉบับ
DeepSeek-V4
- Context window 1M โทเค็น (8 เท่าของ 128K ใน V3.2) พร้อม output สูงสุด 384K โทเค็น เป็นมาตรฐานบน API ทางการ
- ราคาดุดัน: $0.435/$0.87 ต่อ 1M โทเค็น (V4-Pro) ถูกกว่า Claude Opus 4.8 ราว 28.7 เท่าต่อโทเค็น output และ input แบบ cache hit ลดเหลือ $0.003625/1M (ลดกว่า 99%)
- Weights แบบเปิดไลเซนส์ MIT ทั้ง V4-Pro และ V4-Flash บน Hugging Face: ใช้เชิงพาณิชย์ fine-tune และแจกจ่ายต่อได้
- SOTA ฝั่งโอเพนซอร์สด้าน agentic coding: 80.6 บน SWE-bench Verified (config Think Max) เสมอกับ Gemini 3.1 Pro บวกเรตติ้ง Codeforces 3206 (ราวอันดับ 23 เทียบกับมนุษย์)
- อันดับ #3 จาก 93 บน Artificial Analysis Intelligence Index (คะแนน 44) สูงกว่าค่าเฉลี่ย 25 อยู่มาก
- สแตก sparse-attention ลด inference ที่ context 1M เหลือ 27% ของ FLOPs ใน V3.2 และ 10% ของ KV cache
- Tool call ผิดรูปเป็นระยะ: function call บางครั้งถูกพ่นเป็นข้อความธรรมดาใน content แทนที่จะอยู่ในฟิลด์ tool_calls (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- โหมด thinking ทำเชน tool-call แบบหลายเทิร์นยาวๆ พังด้วย error 400 ในเฟรมเวิร์ก agent (OpenClaw issue #72044 ยังแก้ไม่จบ)
- นักพัฒนารายงานว่ามันกุ API ที่ไม่มีจริงในโค้ดเบสเฉพาะทาง และทำตาม input ผู้ใช้ที่ hallucinate ขึ้นเองในลูป agent
- เยิ่นเย้อมาก (output ตอน eval 180M โทเค็น เทียบกับมัธยฐาน 95M) และความเร็วกลางตาราง 54.6 โทเค็น/วินาที (#39/93) ซึ่งกัดกร่อนความถูกต่อโทเค็นในการใช้จริง
- รับเฉพาะข้อความ (ไม่มีวิชันหรือเสียง) และยังเป็นพรีวิว: รุ่นทางการที่วางแผนกลาง ก.ค. 2026 จะเพิ่มราคาช่วงพีคที่ทำเรต API ตามป้ายเพิ่มเป็นสองเท่าช่วงเวลาทำการของปักกิ่ง
ออกคำตัดสินของคุณ
หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Mistral Large 3
เลือก Mistral Large 3 ถ้าคุณต้องการเรือธง open weights ภายใต้การกำกับของ EU สำหรับ RAG หลายภาษา งานเอกสารยาว หรือการ deploy แบบ self-hosted: เทียบกับ Mistral Large 2 (dense 123B ไลเซนส์วิจัยแบบจำกัด ราคา API $2/$6) มันคืออัปเกรดชัดเจนทั้งด้าน context มัลติโหมด ไลเซนส์ และต้นทุน ควรเลี่ยงการใช้เป็นเครื่องยนต์หลักด้านโค้ดหรือการใช้เหตุผลลึก เพราะ DeepSeek V3.2, GLM-4.6 หรือโมเดล frontier แบบ proprietary ทำคะแนนสูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ มองมันเป็นม้าใช้งานที่ถูกและไว้ใจได้ ไม่ใช่นักแสดงระดับ frontier
คำตัดสินของสังเวียนต่อ DeepSeek-V4
เลือก DeepSeek-V4 ถ้าคุณต้องการการใช้เหตุผลและ agentic coding ใกล้ระดับ frontier ในราคาถูกกว่า Claude Opus หรือ GPT-5.5 ตั้งแต่ 3 เท่าไปจนเกือบ 30 เท่า หรือถ้า weights ไลเซนส์ MIT สำหรับ self-host และ fine-tune สำคัญกับคุณ มันคืออัปเกรดเด็ดขาดจาก V3.2: context ยาวขึ้น 8 เท่า inference แบบ long-context ถูกลงมาก และงานโค้ดแข็งแรงขึ้น แถม endpoint เดิม deepseek-chat/reasoner ก็จะถูก deprecate ในวันที่ 24 กรกฎาคม 2026 อยู่ดี ควรเลี่ยงสำหรับ agent ระดับ production ที่พึ่ง tool calling หลายเทิร์นแบบต้องนิ่งสนิท ซึ่งผู้ใช้ยังรายงาน tool call ผิดรูปและ API ที่กุขึ้นมา และเลี่ยงงานวิชันหรือเสียงทุกชนิดเพราะมันรับเฉพาะข้อความ แอปที่อ่อนไหวต่อ latency ควรทดสอบก่อน เพราะความเยิ่นเย้อและความเร็ว output กลางตารางที่ 54.6 โทเค็น/วินาทีหักล้างข้อได้เปรียบด้านต้นทุนไปบางส่วน และอย่าลืมเผื่องบให้ราคาช่วงพีคที่จะเพิ่มเป็นสองเท่าเมื่อรุ่นทางการออกกลางเดือน ก.ค.
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Mistral Large 3
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Mistral Large 3 ดีกว่า DeepSeek-V4 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง DeepSeek-V4: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Mistral Large 3 (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล DeepSeek-V4 ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 3/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Mistral Large 3 หรือ DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out ขณะที่ Mistral Large 3 เริ่มต้นที่ $1.50/1M out
Mistral Large 3 และ DeepSeek-V4 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in ต่อ 1M input tokens, $1.50/1M out ต่อ 1M output tokens DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) ต่อ 1M input tokens, $0.87/1M out ต่อ 1M output tokens