ศึกตัวต่อตัว
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) และ GPT-5.2 ($14/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 2 ครั้ง Mistral Large 3 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 50%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก GPT-5.2: สังเวียนให้คะแนน 4/5 เทียบกับ 3/5 ของ Mistral Large 3 ด้านงบประมาณ Mistral Large 3 ชนะ: เริ่มต้นที่ $1.50/1M out เทียบกับ $14/1M out ของ GPT-5.2
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
GPT-5.2
- 80.0% บน SWE-bench Verified และ 55.6% บน SWE-Bench Pro ตอนเปิดตัว เกือบเสมอ Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: เสมอหรือชนะมืออาชีพมนุษย์ใน 70.9% ของการเปรียบเทียบ เกือบสองเท่าของ 38.8% ของ GPT-5.1
- วิทยาศาสตร์และคณิตแข็งแรง: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) และ 40.3% FrontierMath เป็น state of the art ณ ตอนเปิดตัว
- Context 400K พร้อมการดึงข้อมูล long-context แบบ MRCR v2 ที่เกือบสมบูรณ์แบบถึง 256K โทเค็น
- Hallucination น้อยกว่า GPT-5.1 ถึง 30% (อัตราผิดพลาดบนคำถามจริงใน ChatGPT ลดจาก 8.8% เหลือ 6.2%)
- ถูกกว่ารุ่นถัดมา: $1.75/$14 ต่อ 1M เทียบกับ $2.50/$15 (GPT-5.4) และ $5/$30 (GPT-5.5)
- ความเร็วคือคำบ่นอันดับหนึ่งของชุมชน: มีรายงาน extended thinking ต่ำถึง ~4 โทเค็น/วินาทีใน ChatGPT และรุ่น Pro อาจคิดนานมากแล้วยังตอบพลาด
- คะแนน benchmark ตัวชูโรงได้จาก reasoning effort ระดับ xhigh ซึ่งกินโทเค็นและเวลามากกว่าค่าเริ่มต้นหลายเท่า
- บุคลิกถดถอยจาก GPT-5.1 ถูกวิจารณ์กว้างขวาง: ผู้ใช้ Reddit เรียกว่า 'too corporate, too safe' และ 'ถอยหลังหนึ่งก้าว' สำหรับแชทและงานเขียน
- งานโค้ดตามหลังสาย Anthropic ในการเทียบ Elo แบบตัวต่อตัว (การวิเคราะห์ Opus 4.7 ภายหลังอ้างช่องว่าง 144 Elo) ไม่มีโหมดเสียง ไม่มี fine-tuning
- ถูกแทนที่แล้ว ณ กลางปี 2026: OpenAI แนะนำ GPT-5.5 และ GPT-5.2 ไม่ปรากฏบนหน้าราคา API หลักอีกต่อไป
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 GPT-5.2
เลือก GPT-5.2 แทน GPT-5.1 สำหรับการใช้เหตุผลหนัก long-context หรืองาน agentic: มันเกือบเพิ่มอัตราชนะ GDPval ของ GPT-5.1 เป็นสองเท่า ลด hallucination 30% และจัดการ context 400K ได้น่าเชื่อถือ ณ กลางปี 2026 มันคือหมากสายคุ้มค่าเป็นหลัก ราคา $1.75/$14 เทียบกับ $5/$30 ของ GPT-5.5 โดยยังทำงานมืออาชีพส่วนใหญ่ได้ดี ควรเลี่ยงสำหรับแชทที่อ่อนไหวต่อ latency และงานเขียนสร้างสรรค์ ที่ผู้ใช้พบว่ามันช้าและจืดกว่า GPT-5.1 ส่วนทีมที่ต้องการ frontier ปัจจุบันของ OpenAI ควรยอมจ่ายให้ GPT-5.5 แทน
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Mistral Large 3
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ 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.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Mistral Large 3 ดีกว่า GPT-5.2 ไหม?
ด้านการใช้เหตุผล GPT-5.2 ได้คะแนนสูงกว่า (4/5 vs 3/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Mistral Large 3 หรือ GPT-5.2?
Mistral Large 3 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $1.50/1M out ขณะที่ GPT-5.2 เริ่มต้นที่ $14/1M out
Mistral Large 3 และ GPT-5.2 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in ต่อ 1M input tokens, $1.50/1M out ต่อ 1M output tokens GPT-5.2: $1.75/1M in ต่อ 1M input tokens, $14/1M out ต่อ 1M output tokens