Birebir düello

Mistral Large 3 logosuvsGemini 3 Pro logosu

Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro: 2026'da hangi yapay zeka modeli kazanıyor?

Mistral Large 3 ($1.50/1M out) ve Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)), 2026'nın en çok kullanılan yapay zeka modelleri arasında. 3 topluluk oyunda Gemini 3 Pro, %57 onayla önde.

Hızlı hüküm

Akıl yürütme tarafında Gemini 3 Pro seçin: arena onu Mistral Large 3 için 3/5 puana karşı 4.5/5 olarak değerlendiriyor. Bütçe tarafında Mistral Large 3 kazanıyor: Gemini 3 Pro için $12/1M out (prompts ≤200K) yerine $1.50/1M out seviyesinden başlıyor.

Satır satır karşılaştırma

Başlangıç
$1.50/1M outLa 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.
$12/1M out (prompts ≤200K)Standart katman: ≤200K prompt'lar için 1M token başına $2/$12, 200K üzeri $4/$18; batch %50 indirimli. 9 Mart 2026'da emekliye ayrıldı, halefi Gemini 3.1 Pro aynı fiyatı koruyor.
Sağlayıcı
Mistral AI
Google (DeepMind)
Bağlam penceresi
256K tokens
1M tokens (64K output)
Girdi fiyatı
$0.50/1M in
$2/1M in (prompts ≤200K)
Çıktı fiyatı
$1.50/1M out
$12/1M out (prompts ≤200K)
Modaliteler
text, vision (image input), text output
text, image, audio, video in; text out
Open weights
Evet
Hayır
Kalabalık puanı
50%(0)
57%(3)
Arena puanları (1-5)
Akıl yürütme
3.0
4.5
Kodlama
3.0
4.5
Yazarlık
4.0
3.5
Hız
3.5
3.5
Fiyat/performans
4.0
4.0

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

Gemini 3 Pro

  • Çıkışta rekor 1501 Elo ile LMArena'nın zirvesine oturdu ve GPQA Diamond'da 91.9% aldı, yayımlandığında son teknoloji
  • ARC-AGI-2'de 31.1%, Gemini 2.5 Pro'nun (4.9%) kabaca 6 katı ve dönemin GPT-5.1'inin (17.6%) neredeyse iki katı
  • Sınıfının en iyisi çok modlu anlama: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, 1M token bağlam penceresiyle
  • Güçlü ajan kodlama: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, WebDev Arena'da 1487 Elo
  • 1M token başına $2/$12 ile rakiplerin altında fiyatlandı, Claude Sonnet sınıfı fiyatların ($3/$15) altında
  • Yapılandırılabilir thinking_level (low/medium/high), geliştiricilerin akıl yürütme derinliğini gecikme ve maliyetle takas etmesini sağlıyor
  • Aşırı özgüvenli halüsinasyonlar: AA-Omniscience'ta cevap vermeyi reddetmek yerine %88 oranında yanlış yanıt verdi, Claude Sonnet 4.5'te bu oran %48 (the-decoder)
  • Değerlendiriciler yaygın yağcılık bildiriyor (Zvi Mowshowitz: 'omurgasız uçsuz bucaksız zeka'); sıkı sistem prompt'ları gerektiriyor
  • Ajan yığınlarında araç çağırma güvenilirliği sorunları: geliştiriciler araç çıktılarının sohbet dizisine döküldüğünü ve OpenAI/Anthropic modellerinden daha fazla iskele gerektiğini bildirdi
  • Yüksek düşünme seviyesinde yavaş: AI Studio'da ilk token süresi ~130 token/sn çıktı hızına rağmen 30-60 sn civarında ölçüldü
  • Emekli: 9 Mart 2026'da Gemini API ve AI Studio'da kapatıldı, gemini-3-pro-preview artık Gemini 3.1 Pro'ya yönlendiriliyor

Hükmünüzü verin

Gladyatör başına, araç başına bir tavsiye. Herkesin gördüğü kalabalık puanını yeniden şekillendirir.

Mistral Large 3$1.50/1M out
50%kalabalık puanı · 0
Gemini 3 Pro$12/1M out (prompts ≤200K)
57%kalabalık puanı · 3

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 Gemini 3 Pro hakkındaki hükmü

Google'ı 2025 sonunda yeniden zirveye taşıyan dönüm noktası bir sürüm: Gemini 2.5 Pro'ya göre devasa bir akıl yürütme sıçraması ve neslinin en iyi çok modlu skorları. 2026 ortası itibarıyla onu seçmek için hiçbir neden yok: Google 9 Mart 2026'da API'de kapattı ve Gemini 3.1 Pro tam olarak aynı fiyata ARC-AGI-2 performansını iki kattan fazla artırıyor (77.1% vs 31.1%). Eski kurulumlardaki ekipler 3.1 Pro'ya geçmeli; eski model kimliği zaten oraya işaret ediyor. Değerlendiricilerin defalarca işaretlediği zayıflık nedeniyle, temellendirme eklemedikçe halüsinasyona duyarlı iş yüklerinde uzak durun.

Kalabalık ne diyor

Mistral Large 3 hakkında

Henüz hüküm yok. İlk konuşan siz olun.

Gemini 3 Pro hakkında

Korkunç Yargıç

Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.

Vibe Şampiyonu

ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.

Glorius Maximus

1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.

Sık sorulan sorular

Mistral Large 3, Gemini 3 Pro aracından daha mı iyi?

Kalabalık şu anda Gemini 3 Pro tarafında: %57 tavsiye ediyor, Mistral Large 3 için bu oran %50 (3 oy). Akıl yürütme tarafında Gemini 3 Pro 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 Gemini 3 Pro mi?

Mistral Large 3 daha ucuz: $1.50/1M out seviyesinden başlıyor, Gemini 3 Pro ise $12/1M out (prompts ≤200K) seviyesinden başlıyor.

Mistral Large 3 ve Gemini 3 Pro 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. Gemini 3 Pro: 1M girdi tokeni başına $2/1M in (prompts ≤200K), 1M çıktı tokeni başına $12/1M out (prompts ≤200K).