Birebir düello
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: 2026'da hangi yapay zeka modeli kazanıyor?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) ve DeepSeek-V4 ($0.87/1M out), 2026'nın en çok kullanılan yapay zeka modelleri arasında. 3 topluluk oyunda DeepSeek-V4, %57 onayla önde.
Hızlı hüküm
Akıl yürütme tarafında DeepSeek-V4 seçin: arena onu Mistral Large 3 için 3/5 puana karşı 4.5/5 olarak değerlendiriyor. Bütçe tarafında DeepSeek-V4 kazanıyor: Mistral Large 3 için $1.50/1M out yerine $0.87/1M 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
DeepSeek-V4
- 1M token bağlam penceresi (V3.2'nin 128K'sının 8 katı) ve 384K'ya kadar çıktı tokeni, resmi API'de standart
- Agresif fiyatlandırma: 1M token başına $0.435/$0.87 (V4-Pro), çıktı tokeni başına Claude Opus 4.8'den kabaca 28.7 kat ucuz; önbellek isabetli girdi $0.003625/1M'ye düşüyor (%99'un üzerinde indirim)
- Hem V4-Pro hem V4-Flash için Hugging Face'te MIT lisanslı open weights: ticari kullanım, ince ayar ve yeniden dağıtım serbest
- Ajan kodlamada açık kaynak SOTA: SWE-bench Verified'da 80.6 (Think Max yapılandırması), Gemini 3.1 Pro ile berabere, artı Codeforces puanı 3206 (insanlara karşı ~23. sıra)
- Artificial Analysis Intelligence Index'te 93 model arasında 3. sıra (skor 44), 25'lik ortalamanın epey üzerinde
- Seyrek dikkat yığını, 1M bağlamlı çıkarımı V3.2'nin FLOP'larının %27'sine ve KV önbelleğinin %10'una indiriyor
- Aralıklı bozuk araç çağrıları: fonksiyon çağrıları bazen tool_calls alanı yerine içerikte düz metin olarak üretiliyor (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- Düşünme modu, ajan çerçevelerinde uzun çok turlu araç çağrısı zincirlerini 400 hatalarıyla bozuyor (OpenClaw issue #72044, düzeltme hala eksik)
- Geliştiriciler, özel kod tabanlarında var olmayan API'ler uydurduğunu ve ajan döngülerinde halüsinasyon ürünü kullanıcı girdisine göre hareket ettiğini bildiriyor
- Çok uzun yazıyor (95M medyana karşı 180M değerlendirme çıktı tokeni) ve orta sıralarda hız: 54.6 token/sn (93 modelde 39. sıra), bu da düşük token fiyatını pratikte aşındırıyor
- Yalnızca metin (görü veya ses yok) ve hala önizleme: 2026 Temmuz ortasına planlanan resmi sürüm, Pekin mesai saatlerinde listelenen API tarifelerini ikiye katlayan yoğun saat fiyatlandırması ekliyor
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 DeepSeek-V4 hakkındaki hükmü
Claude Opus veya GPT-5.5 fiyatlarının 3 ila yaklaşık 30 kat altında, sınıra yakın akıl yürütme ve ajan kodlama istiyorsanız ya da kendi sunucunuzda barındırma ve ince ayar için MIT lisanslı ağırlıklar sizin için önemliyse DeepSeek-V4'ü seçin. V3.2'ye göre kesin bir yükseltme: 8 kat daha uzun bağlam, çok daha ucuz uzun bağlam çıkarımı ve daha güçlü kodlama; eski deepseek-chat/reasoner uç noktaları zaten 24 Temmuz 2026'da kullanımdan kalkıyor. Kaya gibi sağlam çok turlu araç çağrısına bağımlı üretim ajanları için uzak durun; kullanıcılar hala bozuk araç çağrıları ve uydurulmuş API'ler bildiriyor. Görü veya ses işleri için de uygun değil, çünkü yalnızca metin. Gecikmeye duyarlı uygulamalar önce test etmeli; uzun yazma eğilimi ve orta sıradaki 54.6 token/sn çıktı hızı maliyet avantajının bir kısmını törpülüyor. Temmuz ortasındaki resmi sürümle gelecek yoğun saat fiyat katlanmasına da bütçe ayırın.
Kalabalık ne diyor
Mistral Large 3 hakkında
Henüz hüküm yok. İlk konuşan siz olun.
DeepSeek-V4 hakkında
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Karşılaştırmaya devam edin
Sık sorulan sorular
Mistral Large 3, DeepSeek-V4 aracından daha mı iyi?
Kalabalık şu anda DeepSeek-V4 tarafında: %57 tavsiye ediyor, Mistral Large 3 için bu oran %50 (3 oy). Akıl yürütme tarafında DeepSeek-V4 daha yüksek puan alıyor (4.5/5 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 DeepSeek-V4 mi?
DeepSeek-V4 daha ucuz: $0.87/1M out seviyesinden başlıyor, Mistral Large 3 ise $1.50/1M out seviyesinden başlıyor.
Mistral Large 3 ve DeepSeek-V4 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. DeepSeek-V4: 1M girdi tokeni başına $0.435/1M in (cache hit $0.003625), 1M çıktı tokeni başına $0.87/1M out.