Arena · yapay zeka modeli incelemesi
Mistral Large 3
Mistral AI tarafından
256K bağlam, görsel girdi ve 1M başına $0.50/$1.50 fiyatlı open weights 675B MoE amiral gemisi (41B aktif).
$1.50/1M out
La Plateforme'da tek API katmanı (1M token başına $0.50 girdi / $1.50 çıktı), batch API ile %50 indirim; Apache 2.0 ağırlıklar ücretsiz kendi sunucusunda barındırmaya izin veriyor, üçüncü taraf barındırma fiyatları farklı olabilir.
Mistral AI
256K tokens
$0.50/1M in
$1.50/1M out
text, vision (image input), text output
Evet
Mistral Large 3 nedir?
Mistral AI'ın 2 Aralık 2025'te yayımlanan open weights amiral gemisi: toplam 675B ve 41B aktif parametreli seyrek mixture-of-experts modeli, 256K bağlam ve Apache 2.0 altında metin artı görsel girdi. La Plateforme'da 1M token başına $0.50/$1.50 fiyatla, LMArena'da akıl yürütmesiz açık kaynak modeller arasında 2. sıradan giriş yaptı.
Mistral Large 3 artıları ve eksileri
Artılar
- Toplam 675B parametreye rağmen FP8/NVFP4 nicemlemeyle tek düğümde dağıtılabilen Apache 2.0 open weights
- Open weights modeller için üst sınırda 256K bağlam penceresi, uzun belge RAG'ine çok uygun
- 1M token başına $0.50 girdi / $1.50 çıktı ile agresif amiral gemisi fiyatı, Batılı tescilli amiral gemilerinden kabaca 3-4 kat ucuz
- LMArena'da akıl yürütmesiz açık kaynak modeller arasında 2. sıradan giriş yaptı (Elo ~1418)
- Yerleşik çok modluluk (2.5B parametreli görü kodlayıcı) ve 40'tan fazla yerleşik dil
- HN'deki geliştiriciler katı biçimlendirmesini, talimat takibini ve üretim güvenilirliğini övüyor
Eksiler
- Zayıf derin akıl yürütme: GPQA Diamond ~%44, DeepSeek V3.2 ve Kimi K2 Thinking'in 70'lerin üst yarısındaki skorlarına karşı; çıkışta reasoning varyantı yok
- Modern kodlama benchmark'larında GLM-4.6, Kimi K2 ve DeepSeek'in gerisinde (vasat LiveCodeBench v6); HN geliştiricileri onu Gemini 3, GPT-5.1 ve Claude Opus 4.5'in 'farklı bir sıklet sınıfı' altına yerleştiriyor
- Olgusal soru-cevapta halüsinasyona eğilimli (SimpleQA ~%24), cevap vermekten kaçınma ayarı zayıf
- Artificial Analysis'te ölçülen çıktı hızı ~49 token/sn, benzer modellerin ~58 token/sn medyanının altında
- HN'de mimarinin DeepSeek V3'ü yakından kopyaladığı eleştirisi, özgün Ar-Ge konusunda şüphe uyandırıyor
Arenanın hükmü
Çok dilli RAG, uzun belge işleri veya kendi sunucunuzda barındırılan dağıtımlar için open weights, AB yönetişimli bir amiral gemisi istiyorsanız Mistral Large 3'ü seçin: Mistral Large 2'ye göre (yoğun 123B, kısıtlayıcı araştırma lisansı, $2/$6 API fiyatı) bağlam, çok modluluk, lisans ve maliyette net bir yükseltme. Birincil kodlama veya derin akıl yürütme motorunuz olarak kullanmaktan kaçının; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 veya tescilli sınır modeller orada belirgin biçimde daha yüksek puan alıyor. Onu bir sınır performansçısı değil, ucuz ve güvenilir bir yük beygiri olarak görün.
Başparmak yukarı ya da aşağı
Hükmünüzü verin
Mistral Large 3 aracını tavsiye eder misiniz, yoksa kalabalığı uyarır mısınız?
En iyi Mistral Large 3 alternatifleri
Tüm alternatiflerAnthropic'in en hızlı modeli: Sonnet 4.5'in kodlama becerisinin yaklaşık %90'ı, 1M token başına $1/$5, 200K bağlam.
Anthropic'in Haziran 2026 Mythos sınıfı amiral gemisi: SWE-bench Pro'da 80.3%, diğer tüm sınır modellerden 11 puan önde
Anthropic'in Nisan 2026 Opus modeli: 87.6% SWE-bench Verified, 1M bağlam, yüksek çözünürlüklü görü, artık Opus 4.8'in gerisinde
Mistral Large 3 birebir karşılaştırmaları
Mistral Large 3: sık sorulan sorular
Mistral Large 3 1M token başına ne kadar tutuyor?
Mistral Large 3, 1M girdi tokeni başına $0.50/1M in ve 1M çıktı tokeni başına $1.50/1M out tutuyor. La Plateforme'da tek API katmanı (1M token başına $0.50 girdi / $1.50 çıktı), batch API ile %50 indirim; Apache 2.0 ağırlıklar ücretsiz kendi sunucusunda barındırmaya izin veriyor, üçüncü taraf barındırma fiyatları farklı olabilir.