Birebir düello
Mistral Large 3 vs Claude Haiku 4.5: 2026'da hangi yapay zeka modeli kazanıyor?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) ve Claude Haiku 4.5 ($5/1M out), 2026'nın en çok kullanılan yapay zeka modelleri arasında. 2 topluluk oyunda Claude Haiku 4.5, %67 onayla önde.
Hızlı hüküm
Akıl yürütme tarafında Mistral Large 3 ve Claude Haiku 4.5, 3/5 ile berabere. Bütçe tarafında Mistral Large 3 kazanıyor: Claude Haiku 4.5 için $5/1M 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 Haiku 4.5
- SWE-bench Verified'da 73.3%, üçte bir fiyata Sonnet 4.5'in ajan kodlamasının yaklaşık %90'ı
- Hızlı: Anthropic'e göre Sonnet 4 hızının 2 katından fazla, çıkış müşterileri Sonnet 4.5'ten 4-5 kat hızlı bildiriyor; Artificial Analysis ölçümüyle ~92-110 çıktı tokeni/sn
- Geliştiriciler, ilgisiz koda dokunmayan isabetli ve yerelleşmiş kod düzenlemeleri bildiriyor; erken testlerde GPT-5 mini sınıfından daha iyi
- Hem görsel girdiyi hem genişletilmiş düşünmeyi destekliyor, çıkışta bu fiyat katmanında ender
- Çoklu ajan kurulumlarında işçi model olarak çok uygun (Sonnet/Opus planlar, paralel Haiku alt ajanları uygular)
- $0.10/1M prompt önbellek okumaları ve %50 Batch API indirimi efektif maliyeti daha da düşürüyor
- $5/1M çıktı, küçük bir model için pahalı: Gemini Flash ve GPT mini katmanları çıktı ağırlıklı görevlerde onu birkaç kat geride bırakıyor
- 200K bağlam (Sonnet 5/Opus kardeşlerinin 1M'sine karşı) ve 64K maks. çıktı, büyük kod tabanı ve uzun çıktı işlerini sınırlıyor
- Vasat alanlar arası akıl yürütme: kullanıcılar GPQA, MedQA, MMMU tarzı bilgi görevlerinde zayıf sonuçlar bildiriyor
- Pratikte iş hacmi çok değişken (82-208 token/sn bildiriliyor) ve 7-8+ dakikalık uzun ajan oturumlarında kalite düşüyor
- Bilgi kesim tarihi (Şubat 2025'e kadar güvenilir) 2026 ortası standartlarına göre eski
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 Haiku 4.5 hakkındaki hükmü
Anthropic yığınındaysanız ve düşük gecikmeyle, üçte bir fiyata Sonnet'e yakın kodlama kalitesi gerekiyorsa Haiku 4.5'i seçin: Haiku 3.5'e göre devasa bir sıçrama ve çoklu ajan hatlarında işçi model olarak mükemmel. Temmuz 2026 itibarıyla hala Anthropic'in güncel küçük modeli, dolayısıyla Claude tabanlı ürünler için varsayılan ucuz katman. Derin alanlar arası akıl yürütme, çok büyük kod tabanları (200K bağlam tavanı) veya salt token başına maliyet avcılığı için uzak durun; oralarda Gemini Flash ve GPT mini katmanları artık daha ucuz. Kalite hızdan önemli olduğunda Sonnet 5'e yükselin.
Kalabalık ne diyor
Mistral Large 3 hakkında
Henüz hüküm yok. İlk konuşan siz olun.
Claude Haiku 4.5 hakkında
“The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.”
“Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.”
Karşılaştırmaya devam edin
Sık sorulan sorular
Mistral Large 3, Claude Haiku 4.5 aracından daha mı iyi?
Kalabalık şu anda Claude Haiku 4.5 tarafında: %67 tavsiye ediyor, Mistral Large 3 için bu oran %50 (2 oy). 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 Haiku 4.5 mi?
Mistral Large 3 daha ucuz: $1.50/1M out seviyesinden başlıyor, Claude Haiku 4.5 ise $5/1M out seviyesinden başlıyor.
Mistral Large 3 ve Claude Haiku 4.5 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 Haiku 4.5: 1M girdi tokeni başına $1/1M in, 1M çıktı tokeni başına $5/1M out.