Birebir düello
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: 2026'da hangi yapay zeka modeli kazanıyor?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) ve GPT-5.5 ($30/1M out), 2026'nın en çok kullanılan yapay zeka modelleri arasında. 3 topluluk oyunda GPT-5.5, %57 onayla önde.
Hızlı hüküm
Akıl yürütme tarafında GPT-5.5 seçin: arena onu Mistral Large 3 için 3/5 puana karşı 5/5 olarak değerlendiriyor. Bütçe tarafında Mistral Large 3 kazanıyor: GPT-5.5 için $30/1M 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
GPT-5.5
- 1M token bağlam penceresi (1,050,000), 128K maks. çıktı ve none'dan xhigh'a ayarlanabilir akıl yürütme effort'u
- ARC-AGI-2'de son teknoloji: 85.0% (GPT-5.4'te 73.3%) ve Terminal-Bench 2.0'da 82.7%
- Güçlü ajan kodlama otonomisi: geliştiriciler GPT-5.4'ün birden çok turda yaptığı işleri tek seferde bitirdiğini ve kendi hatalarını düzelttiğini bildiriyor; Code Arena'da GPT-5.4'e göre +50 puan
- Agresif indirimler: önbellekli girdide %90 indirim ($0.50/1M) ve Batch veya Flex ile %50 indirim ($2.50/$15)
- Bir sınır akıl yürütücüsü için hızlı: geliştiriciler, orta veya düşük düşünme effort'unda rahatça çalıştırılabilen ilk GPT modeli olduğunu söylüyor
- Liste fiyatı aynı 1M token bağlam penceresi için GPT-5.4'e göre ikiye katlandı ($5/$30 vs $2.50/$15)
- Aşırı harfiyen talimat takibi: geliştiriciler, Claude'un başardığı bariz yerlerde niyeti çıkarsayamadığını bildiriyor
- SWE-bench Pro'da Claude Opus 4.8'in gerisinde (58.6% vs 69.2%); HN geliştiricileri kodlama için Claude'u hala kabaca 2:1 tercih ediyor
- Bazen kod değişikliklerinde fazla temkinli ya da derin akıl yürütmeyi tamamen atlayıp karmaşık prompt'lara anında yanıt veriyor
- Uzun bağlam ek ücreti: 272K girdi tokenini aşan prompt'lar tüm oturum için 2x girdi ve 1.5x çıktı üzerinden faturalanıyor
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 GPT-5.5 hakkındaki hükmü
Daha güçlü ajan otonomisi, terminal ağırlıklı iş akışları veya SOTA soyut akıl yürütme gerekiyorsa GPT-5.5'i GPT-5.4'e tercih edin; ancak liste fiyatının GPT-5.4'ün $2.50/$15'inden $5/$30'a katlandığını ve 1M token bağlamın aynı kaldığını bilin. Yüksek riskli çoklu dosya refaktörleri yapan ekipler, SWE-bench Pro'da önde olan (69.2% vs 58.6%) ve gevşek prompt'lardan niyeti daha iyi çıkarsayan Claude Opus'u yine tercih edebilir. Bütçeye duyarlı kullanıcılar 272K token ek ücretine ve daha hızlı limit tükenmesi raporlarına dikkat etmeli; maliyeti yarıya indirmek için önbellekleme, Batch veya Flex'e yaslanmalı.
Kalabalık ne diyor
Mistral Large 3 hakkında
Henüz hüküm yok. İlk konuşan siz olun.
GPT-5.5 hakkında
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
Karşılaştırmaya devam edin
Sık sorulan sorular
Mistral Large 3, GPT-5.5 aracından daha mı iyi?
Kalabalık şu anda GPT-5.5 tarafında: %57 tavsiye ediyor, Mistral Large 3 için bu oran %50 (3 oy). Akıl yürütme tarafında GPT-5.5 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 GPT-5.5 mi?
Mistral Large 3 daha ucuz: $1.50/1M out seviyesinden başlıyor, GPT-5.5 ise $30/1M out seviyesinden başlıyor.
Mistral Large 3 ve GPT-5.5 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. GPT-5.5: 1M girdi tokeni başına $5/1M in, 1M çıktı tokeni başına $30/1M out.