Арена · огляд: ШІ-модель
Mistral Large 3
від Mistral AI
Флагман open-weight MoE на 675B (41B активних) із контекстом 256K, входом зображеннями й цінами $0.50/$1.50 за 1M.
$1.50/1M out
Єдиний тариф API на La Plateforme ($0.50 за вхід / $1.50 за вихід за 1M токенів), зі знижкою 50% через Batch API; ваги під Apache 2.0 дозволяють безкоштовний самостійний хостинг, а ціни сторонніх хостингів можуть відрізнятися.
Mistral AI
256K tokens
$0.50/1M in
$1.50/1M out
text, vision (image input), text output
Так
Що таке Mistral Large 3?
Open-weight флагман Mistral AI, випущений 2 грудня 2025 року: розріджена mixture-of-experts модель із 675B загальних і 41B активних параметрів, контекстом 256K і входом текстом та зображеннями під Apache 2.0. За ціною $0.50/$1.50 за 1M токенів на La Plateforme дебютувала другою серед open-source моделей без міркувань на LMArena.
Mistral Large 3: плюси й мінуси
Плюси
- Open weights під Apache 2.0 із розгортанням на одному вузлі через квантування FP8/NVFP4, попри 675B загальних параметрів
- Контекстне вікно 256K, у верхньому діапазоні для open-weight моделей, добре пасує до RAG на довгих документах
- Агресивні флагманські ціни $0.50 за вхід / $1.50 за вихід за 1M токенів, приблизно в 3-4 рази дешевше за західні пропрієтарні флагмани
- Дебютувала другою серед open-source моделей без міркувань на LMArena (Elo ~1418)
- Нативна мультимодальність (візуальний енкодер на 2.5B параметрів) і 40+ рідних мов
- Розробники на HN хвалять її строге форматування, дотримання інструкцій і надійність у продакшні
Мінуси
- Слабке глибоке міркування: GPQA Diamond ~44% проти високих 70-х у DeepSeek V3.2 і Kimi K2 Thinking; варіанта з міркуваннями на старті немає
- Відстає від GLM-4.6, Kimi K2 і DeepSeek у сучасних бенчмарках кодування (посередній LiveCodeBench v6); розробники на HN ставлять її в 'іншу вагову категорію' нижче Gemini 3, GPT-5.1 і Claude Opus 4.5
- Схильна до галюцинацій у фактологічних питаннях (SimpleQA ~24%) зі слабким налаштуванням на відмову
- Виміряна вихідна швидкість ~49 ток/с на Artificial Analysis, нижче за медіану ~58 ток/с для порівнянних моделей
- Критика на HN, що архітектура надто близько повторює DeepSeek V3, породжуючи сумніви в оригінальності R&D
Вердикт арени
Обирайте Mistral Large 3, якщо вам потрібен open-weight флагман під юрисдикцією ЄС для багатомовного RAG, роботи з довгими документами чи самостійно хостованих розгортань: проти Mistral Large 2 (щільна 123B, обмежувальна дослідницька ліцензія, ціни API $2/$6) це очевидне оновлення за контекстом, мультимодальністю, ліцензією та вартістю. Уникайте її як основного рушія для кодування чи глибокого міркування; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 чи пропрієтарні флагмани там відчутно сильніші. Ставтеся до неї як до дешевої надійної робочої конячки, а не флагманського виконавця.
Палець угору чи палець униз
Винесіть свій вердикт
Ви б порекомендували Mistral Large 3 чи застерегли натовп?
Найкращі альтернативи Mistral Large 3
Усі альтернативиНайшвидша модель Anthropic: близько 90% навичок кодування Sonnet 4.5 за $1/$5 за 1M токенів, контекст 200K.
Флагман Anthropic класу Mythos від червня 2026: 80.3% на SWE-bench Pro, на 11 пунктів попереду кожної іншої флагманської моделі
Opus від Anthropic, квітень 2026: 87.6% SWE-bench Verified, контекст 1M, зір високої роздільності, нині позаду Opus 4.8
Порівняйте Mistral Large 3 віч-на-віч
Mistral Large 3: поширені запитання
Скільки коштує Mistral Large 3 за 1M токенів?
Mistral Large 3 коштує $0.50/1M in за 1M вхідних токенів і $1.50/1M out за 1M вихідних токенів. Єдиний тариф API на La Plateforme ($0.50 за вхід / $1.50 за вихід за 1M токенів), зі знижкою 50% через Batch API; ваги під Apache 2.0 дозволяють безкоштовний самостійний хостинг, а ціни сторонніх хостингів можуть відрізнятися.