Birebir düello
Mistral Large 3 vs Claude Fable 5: 2026'da hangi yapay zeka modeli kazanıyor?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) ve Claude Fable 5 ($50/1M out), 2026'nın en çok kullanılan yapay zeka modelleri arasında. 4 topluluk oyunda Claude Fable 5, %63 onayla önde.
Hızlı hüküm
Akıl yürütme tarafında Claude Fable 5 seçin: arena onu Mistral Large 3 için 3/5 puana karşı 5/5 olarak değerlendiriyor. Bütçe tarafında Mistral Large 3 kazanıyor: Claude Fable 5 için $50/1M out yerine $1.50/1M out seviyesinden başlıyor.
Satır satır karşılaştırma
Güçlü ve zayıf yönler
Mistral Large 3
- 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
- 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
Claude Fable 5
- SWE-bench Pro'da 80.3%, Opus 4.8'in 69.2%, GPT-5.5'in 58.6% ve Gemini 3.1 Pro'nun 54.2%'sine karşı; en yakın sınır modelin kabaca 11 puan önünde
- SWE-bench Verified'da 95.0% (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) ve Cognition'ın FrontierCode Diamond diliminde 29.3%, Opus 4.8'in 13.4%'ünün iki katından fazla
- Asıl hikaye uzun soluklu otonomi: Stripe, 50 milyon satırlık bir Ruby kod tabanı taşımasının 2+ ay yerine bir günde bittiğini bildirdi; Cursor'ın CEO'su CursorBench'te son teknoloji olduğunu söylüyor
- Saha raporları benchmark'larla örtüşüyor: HN mühendisleri 'gerçek bir mühendis gibi' çalıştığını anlatıyor (asgari müdahaleyle CRDT'ler, kendi fuzzer'larını yazması, 46 kat bellek tahsisi azaltımı), Simon Willison tek oturumda 'birkaç günlük iş' ölçtü
- Varsayılan olarak 1M token bağlam penceresi artı 128K çıktı ve yoğun belgelerde son teknoloji görü (GDP.pdf'te 29.8%, GPT-5.5'te 24.9%, Opus 4.8'de 22.5%)
- Çıktı öncesi reddedilen istekler faturalanmıyor ve sunucu tarafında Opus 4.8'e yedek geçiş, yedekleme kredisiyle birlikte API'ye yerleşik
- Opus 4.8'in iki katı fiyat ($10/$50 vs $5/$25) ve yavaş: zor görevlerde tek istekler rutin olarak dakikalarca sürüyor, Simon Willison açıkça 'yavaş, pahalı' diyor
- Çift kullanım güvenlik sınıflandırıcıları meşru işlerde yanlış alarm veriyor: bir medikal fizikçi, akışkanlar dinamiği problemlerinin ve MRI segmentasyon kodunun biyogüvenlik riski diye reddedildiğini, isteklerin sessizce Opus 4.8'e yönlendirildiğini bildirdi (viral HN başlığı: 'Claude Fable size yardım etmeyi bırakırsa bunu asla bilemezsiniz'; Anthropic oturumların %5'inden azı diyor)
- Sancılı bir çıkış: ABD ihracat kontrolleri Anthropic'i, çıkıştan üç gün sonra, 12-30 Haziran 2026 arasında erişimi dünya çapında askıya almaya zorladı; tam geri dönüş ancak 1 Temmuz'da
- 30 günlük veri saklama gerektiriyor ve sıfır veri saklama altında sunulmuyor, katı uyumluluk kuruluşları için kesin engel; ayrıca düşünme kapatılamıyor, ham düşünce zinciri asla döndürülmüyor, assistant prefill 400 döndürüyor
- Her alanda son teknoloji değil: ARC-AGI-2'de GPT-5.5 hala önde (85.0% vs 77.1%) ve Andon Labs, engelsiz Mythos 5'in Vending-Bench'te hem Opus 4.7'nin hem GPT-5.5'in altında kaldığını, akıl yürütmesinin gerçek zarardan çok tespit edilebilirliğe göre optimize ettiğini buldu
Hükmünüzü verin
Gladyatör başına, araç başına bir tavsiye. Herkesin gördüğü kalabalık puanını yeniden şekillendirir.
Arenanın Mistral Large 3 hakkındaki 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.
Arenanın Claude Fable 5 hakkındaki hükmü
İş yükünüz gerçekten uzun solukluysa Claude Fable 5'i alın: gece boyu süren ajan koşuları, dev taşımalar, birkaç saatlik tek oturumun günlerce denetimli işin yerini aldığı görevler. Orada Opus 4.8'e göre 2 kat prim, görev sıkıştırmasıyla kendini amorti ediyor ve benchmark'lar (SWE-bench Pro'da 80.3%, sahadan 11 puan önde) Stripe ve Cursor'daki gerçek dağıtımlarla destekleniyor. Etkileşimli kodlama ve günlük işler için Opus 4.8'de kalın: yarı fiyata SWE-bench Verified'da 88.6%, sınıflandırıcı yanlış alarmı yok, daha hızlı turlar. Maliyete duyarlı ekipler $3/$15 fiyatlı Sonnet 5'ten Opus'a yakın kodlama alır (Ağustos 2026'ya kadar tanıtım fiyatı $2/$10). Kuruluşunuz sıfır veri saklama gerektiriyorsa ya da biyoloji, medikal görüntüleme veya güvenlik araçlarına yakın çalışıyorsanız Fable 5'ten tamamen uzak durun; çift kullanım sınıflandırıcıları hala yanlış pozitif üretiyor ve oturum ortasında sessizce Opus 4.8'i devreye sokuyor.
Kalabalık ne diyor
Mistral Large 3 hakkında
Henüz hüküm yok. İlk konuşan siz olun.
Claude Fable 5 hakkında
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
Karşılaştırmaya devam edin
Sık sorulan sorular
Mistral Large 3, Claude Fable 5 aracından daha mı iyi?
Kalabalık şu anda Claude Fable 5 tarafında: %63 tavsiye ediyor, Mistral Large 3 için bu oran %50 (4 oy). Akıl yürütme tarafında Claude Fable 5 daha yüksek puan alıyor (5/5 vs 3/5). Doğru seçim kullanım amacınıza bağlı. Bu sayfadaki satır satır karşılaştırma; fiyatlandırmayı, temel özellikleri ve arena puanlarını ayrıntılarıyla ele alıyor.
Hangisi daha ucuz, Mistral Large 3 mı Claude Fable 5 mi?
Mistral Large 3 daha ucuz: $1.50/1M out seviyesinden başlıyor, Claude Fable 5 ise $50/1M out seviyesinden başlıyor.
Mistral Large 3 ve Claude Fable 5 1M token başına ne kadar tutuyor?
Mistral Large 3: 1M girdi tokeni başına $0.50/1M in, 1M çıktı tokeni başına $1.50/1M out. Claude Fable 5: 1M girdi tokeni başına $10/1M in, 1M çıktı tokeni başına $50/1M out.