Віч-на-віч
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) і DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 3 голосів спільноти лідирує DeepSeek-V4 зі схваленням 57%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте DeepSeek-V4: арена оцінює його на 4.5/5 проти 3/5 у Mistral Large 3. За бюджетом виграє DeepSeek-V4: він коштує від $0.87/1M out проти $1.50/1M out у Mistral Large 3.
Порівняння рядок за рядком
Сильні та слабкі сторони
Mistral Large 3
- 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
- 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
DeepSeek-V4
- Контекстне вікно 1M токенів (8x проти 128K у V3.2) із виходом до 384K токенів, стандартно в офіційному API
- Агресивні ціни: $0.435/$0.87 за 1M токенів (V4-Pro), приблизно в 28.7 раза дешевше за вихідний токен, ніж Claude Opus 4.8; вхід із кеш-хітом падає до $0.003625/1M (знижка понад 99%)
- Open weights під MIT для V4-Pro і V4-Flash на Hugging Face: дозволені комерційне використання, fine-tuning і поширення
- Open source SOTA в агентному кодуванні: 80.6 на SWE-bench Verified (конфігурація Think Max), нарівні з Gemini 3.1 Pro, плюс рейтинг Codeforces 3206 (~23-тє місце проти людей)
- Місце #3 із 93 в Artificial Analysis Intelligence Index (бал 44), значно вище за середні 25
- Стек розрідженої уваги зрізає інференс на контексті 1M до 27% FLOPs V3.2 і 10% її KV-кешу
- Періодично зіпсовані виклики інструментів: виклики функцій часом виводяться простим текстом у content замість поля tool_calls (issue deepseek-ai #1244 на GitHub)
- Режим мислення ламає довгі багатоходові ланцюжки викликів інструментів помилками 400 в агентних фреймворках (issue OpenClaw #72044, виправлення досі неповне)
- Розробники повідомляють, що вона вигадує неіснуючі API в кастомних кодових базах і діє на основі галюцинованого користувацького вводу в агентних циклах
- Дуже багатослівна (180M вихідних токенів в оцінках проти медіани 95M) і середня за швидкістю з 54.6 ток/с (#39/93), що на практиці з'їдає низьку ціну за токен
- Лише текст (без зору чи аудіо) і поки що прев'ю: офіційний реліз, запланований на середину липня 2026, додає пікові ціни, які подвоюють оголошені ставки API в робочі години Пекіна
Винесіть свій вердикт
Одна рекомендація на інструмент від кожного гладіатора. Вона змінює оцінку натовпу, яку бачать усі.
Вердикт арени щодо Mistral Large 3
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.
Вердикт арени щодо DeepSeek-V4
Обирайте DeepSeek-V4, якщо хочете майже флагманське міркування й агентне кодування за ціною від 3x до майже 30x нижчою за Claude Opus чи GPT-5.5, або якщо для вас важливі ваги під MIT для самостійного хостингу й fine-tuning. Це рішуче оновлення після V3.2: у 8 разів довший контекст, значно дешевший інференс на довгому контексті й сильніше кодування, а застарілі ендпоінти deepseek-chat/reasoner і так вимикаються 24 липня 2026. Уникайте її для продакшн-агентів, що залежать від бездоганного багатоходового виклику інструментів, де користувачі досі повідомляють про зіпсовані виклики й вигадані API, а також для будь-якої роботи із зором чи аудіо, адже вона працює лише з текстом. Чутливим до затримки застосункам також варто спершу протестувати, бо її багатослівність і середня вихідна швидкість 54.6 ток/с з'їдають частину цінової переваги, і закладіть бюджет на подвоєння цін у пікові години, що прийде з офіційним релізом у середині липня.
Що каже натовп
Про Mistral Large 3
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про DeepSeek-V4
“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.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Mistral Large 3 за DeepSeek-V4?
Натовп зараз на боці DeepSeek-V4: його рекомендують 57%, проти 50% у Mistral Large 3 (3 голоси). За критерієм «Міркування» вища оцінка у DeepSeek-V4 (4.5/5 проти 3/5). Правильний вибір залежить від вашого завдання. Порівняння рядок за рядком на цій сторінці розбирає ціни, ключові характеристики та оцінки арени.
Що дешевше: Mistral Large 3 чи DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 дешевший: він коштує від $0.87/1M out, тоді як Mistral Large 3 стартує з $1.50/1M out.
Скільки коштують Mistral Large 3 і DeepSeek-V4 за 1M токенів?
Mistral Large 3: $0.50/1M in за 1M вхідних токенів, $1.50/1M out за 1M вихідних токенів. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) за 1M вхідних токенів, $0.87/1M out за 1M вихідних токенів.