ศึกตัวต่อตัว
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) และ GPT-5.5 ($30/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 3 ครั้ง GPT-5.5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก GPT-5.5: สังเวียนให้คะแนน 5/5 เทียบกับ 3/5 ของ Mistral Large 3 ด้านงบประมาณ Mistral Large 3 ชนะ: เริ่มต้นที่ $1.50/1M out เทียบกับ $30/1M out ของ GPT-5.5
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-5.5
- Context window 1M โทเค็น (1,050,000) พร้อม output สูงสุด 128K และ reasoning effort ปรับได้ตั้งแต่ none ถึง xhigh
- State of the art บน ARC-AGI-2 ที่ 85.0% (เทียบกับ 73.3% ของ GPT-5.4) และ Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7%
- ความเป็นอิสระใน agentic coding แข็งแรง: นักพัฒนารายงานว่ามัน one-shot งานที่ GPT-5.4 ต้องใช้หลายเทิร์นและแก้ความผิดพลาดของตัวเองได้ พร้อม +50 แต้มบน Code Arena เทียบกับ GPT-5.4
- ส่วนลดดุดัน: ลด 90% สำหรับ cached input ($0.50/1M) และลด 50% ผ่าน Batch หรือ Flex ($2.50/$15)
- เร็วสำหรับโมเดลใช้เหตุผลระดับ frontier: นักพัฒนาบอกว่าเป็น GPT ตัวแรกที่รันที่ thinking effort กลางหรือต่ำได้อย่างสบายใจ
- ราคาหน้าป้ายเพิ่มเท่าตัวจาก GPT-5.4 ($5/$30 เทียบกับ $2.50/$15) โดย context window 1M โทเค็นเท่าเดิม
- ทำตามคำสั่งแบบตรงตัวเกินไป: นักพัฒนารายงานว่ามันเดาเจตนาไม่ออกในจุดที่ชัดเจนซึ่ง Claude ทำได้
- ตามหลัง Claude Opus 4.8 บน SWE-bench Pro (58.6% เทียบกับ 69.2%) และนักพัฒนาบน HN ยังเทใจให้ Claude ราว 2:1 สำหรับงานโค้ด
- บางครั้งระวังตัวเกินไปกับการแก้โค้ด หรือข้ามการใช้เหตุผลลึกไปเลย ตอบทันทีทั้งที่ prompt ซับซ้อน
- ค่าธรรมเนียม long-context: prompt ที่ input เกิน 272K โทเค็นถูกคิด input 2x และ output 1.5x ทั้งเซสชัน
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-5.5
เลือก GPT-5.5 แทน GPT-5.4 ถ้าคุณต้องการความเป็นอิสระเชิง agentic ที่แข็งแรงขึ้น เวิร์กโฟลว์ที่ terminal หนัก หรือการใช้เหตุผลเชิงนามธรรมระดับ SOTA แต่ต้องรู้ว่าราคาหน้าป้ายเพิ่มเท่าตัวจาก $2.50/$15 ของ GPT-5.4 เป็น $5/$30 โดย context 1M โทเค็นเท่าเดิม ทีมที่ทำ refactor หลายไฟล์เดิมพันสูงอาจยังชอบ Claude Opus มากกว่า ซึ่งนำ SWE-bench Pro (69.2% เทียบกับ 58.6%) และเดาเจตนาจาก prompt หลวมๆ ได้ดีกว่า ผู้ใช้ที่ระวังงบควรจับตาค่าธรรมเนียมเมื่อเกิน 272K โทเค็นและรายงานว่าลิมิตหมดเร็วขึ้น แล้วพึ่ง caching, Batch หรือ Flex เพื่อหั่นต้นทุนครึ่งหนึ่ง
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ Mistral Large 3
ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด
เกี่ยวกับ GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
Mistral Large 3 ดีกว่า GPT-5.5 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง GPT-5.5: 57% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ Mistral Large 3 (3 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล GPT-5.5 ได้คะแนนสูงกว่า (5/5 vs 3/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน Mistral Large 3 หรือ GPT-5.5?
Mistral Large 3 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $1.50/1M out ขณะที่ GPT-5.5 เริ่มต้นที่ $30/1M out
Mistral Large 3 และ GPT-5.5 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in ต่อ 1M input tokens, $1.50/1M out ต่อ 1M output tokens GPT-5.5: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $30/1M out ต่อ 1M output tokens