ศึกตัวต่อตัว
Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) และ Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง Gemini 3 Pro นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Gemini 3 Pro: สังเวียนให้คะแนน 4.5/5 เทียบกับ 3/5 ของ Mistral Large 3 ด้านงบประมาณ Mistral Large 3 ชนะ: เริ่มต้นที่ $1.50/1M out เทียบกับ $12/1M out (prompts ≤200K) ของ Gemini 3 Pro
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
Gemini 3 Pro
- ครองอันดับหนึ่ง LMArena ตอนเปิดตัวด้วยสถิติ 1501 Elo และทำ 91.9% บน GPQA Diamond ซึ่งเป็น state of the art ณ ตอนนั้น
- ARC-AGI-2 ที่ 31.1% ราว 6 เท่าของ Gemini 2.5 Pro (4.9%) และเกือบสองเท่าของ GPT-5.1 (17.6%) ในเวลานั้น
- ความเข้าใจมัลติโหมดดีที่สุดในคลาส: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU พร้อม context window 1M โทเค็น
- Agentic coding แข็งแรง: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo บน WebDev Arena
- ตัดราคาคู่แข่งที่ $2/$12 ต่อ 1M โทเค็น ต่ำกว่าราคาระดับ Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level ปรับได้ (low/medium/high) ให้นักพัฒนาแลกความลึกของการใช้เหตุผลกับ latency และต้นทุน
- Hallucination แบบมั่นใจเกินเหตุ: บน AA-Omniscience มันตอบผิดแทนที่จะปฏิเสธถึง 88% ของกรณี เทียบกับ 48% ของ Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- อาการประจบผู้ใช้ถูกผู้รีวิวรายงานทั่วกัน (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine') ต้องใช้ system prompt คุมแน่น
- ปัญหาความน่าเชื่อถือของ tool-calling ใน stack แบบ agent: นักพัฒนารายงานว่า output ของเครื่องมือหลุดลงเธรดแชท และต้องทำ scaffolding มากกว่าโมเดลของ OpenAI/Anthropic
- ช้าที่ thinking level สูง: time to first token วัดได้ราว 30-60 วินาทีบน AI Studio แม้ความเร็ว output จะอยู่ที่ ~130 โทเค็น/วินาที
- ปลดระวางแล้ว: ปิดบริการบน Gemini API และ AI Studio เมื่อ 9 มีนาคม 2026 โดย gemini-3-pro-preview ตอนนี้ชี้ไปที่ Gemini 3.1 Pro แทน
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 Gemini 3 Pro
เป็นรุ่นประวัติศาสตร์ที่พา Google กลับขึ้นจ่าฝูงปลายปี 2025 ด้วยการใช้เหตุผลที่ก้าวกระโดดจาก Gemini 2.5 Pro และคะแนนมัลติโหมดดีที่สุดของรุ่น แต่ ณ กลางปี 2026 ไม่มีเหตุผลให้เลือกมันเลย: Google ปิด API ไปเมื่อ 9 มีนาคม 2026 และ Gemini 3.1 Pro ราคาเท่ากันเป๊ะแต่ทำ ARC-AGI-2 ได้มากกว่าสองเท่า (77.1% เทียบกับ 31.1%) ทีมที่ยังอยู่บน deployment เก่าควรย้ายไป 3.1 Pro ซึ่ง model ID เดิมชี้ไปหาอยู่แล้ว และควรเลี่ยงกับงานที่แพ้ hallucination เว้นแต่จะเสริม grounding ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่ผู้รีวิวชี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Mistral Large 3
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ Gemini 3 Pro
“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.”
“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.”
“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.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Mistral Large 3 ดีกว่า Gemini 3 Pro ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Gemini 3 Pro: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Mistral Large 3 (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Gemini 3 Pro ได้คะแนนสูงกว่า (4.5/5 vs 3/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Mistral Large 3 หรือ Gemini 3 Pro?
Mistral Large 3 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $1.50/1M out ขณะที่ Gemini 3 Pro เริ่มต้นที่ $12/1M out (prompts ≤200K)
Mistral Large 3 และ Gemini 3 Pro ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in ต่อ 1M input tokens, $1.50/1M out ต่อ 1M output tokens Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) ต่อ 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) ต่อ 1M output tokens