Віч-на-віч
Mistral Large 3 vs Gemini 3 Pro: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) і Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 3 голосів спільноти лідирує Gemini 3 Pro зі схваленням 57%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте Gemini 3 Pro: арена оцінює його на 4.5/5 проти 3/5 у Mistral Large 3. За бюджетом виграє Mistral Large 3: він коштує від $1.50/1M out проти $12/1M out (prompts ≤200K) у Gemini 3 Pro.
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
Gemini 3 Pro
- Очолила LMArena на старті з рекордними 1501 Elo і набрала 91.9% на GPQA Diamond, найкращий результат на момент релізу
- ARC-AGI-2 на рівні 31.1%, приблизно в 6 разів більше за Gemini 2.5 Pro (4.9%) і майже вдвічі за тодішній GPT-5.1 (17.6%)
- Найкраще у класі мультимодальне розуміння: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, із контекстним вікном на 1M токенів
- Сильне агентне кодування: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo на WebDev Arena
- Підрізала конкурентів ціною $2/$12 за 1M токенів, нижче цін класу Claude Sonnet ($3/$15)
- Налаштовуваний thinking_level (low/medium/high) дає розробникам балансувати глибину міркувань, затримку й вартість
- Самовпевнені галюцинації: на AA-Omniscience давала хибну відповідь у 88% випадків замість відмови, проти 48% у Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Оглядачі масово скаржилися на підлабузництво (Zvi Mowshowitz: 'величезний інтелект без хребта'); потребує жорстких системних промтів
- Проблеми з надійністю виклику інструментів в агентних стеках: розробники повідомляли, що виводи інструментів вивалюються в тред чату, і потрібно більше обв'язки, ніж у моделей OpenAI/Anthropic
- Повільна на високому рівні мислення: час до першого токена вимірювали близько 30-60с на AI Studio попри вихідну швидкість ~130 ток/с
- Виведена з експлуатації: вимкнена в Gemini API та AI Studio 9 березня 2026, а gemini-3-pro-preview тепер вказує на Gemini 3.1 Pro
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 Gemini 3 Pro
Знаковий реліз, що наприкінці 2025 повернув Google на вершину, з величезним стрибком у міркуваннях проти Gemini 2.5 Pro і найкращими мультимодальними результатами свого покоління. Станом на середину 2026 обирати її немає сенсу: Google вимкнув її в API 9 березня 2026, а Gemini 3.1 Pro коштує точнісінько стільки ж, більш ніж подвоюючи результат на ARC-AGI-2 (77.1% проти 31.1%). Командам на застарілих розгортаннях варто мігрувати на 3.1 Pro, на який старий ідентифікатор моделі тепер і так вказує. Уникайте її для чутливих до галюцинацій навантажень без додаткового заземлення: цю слабкість оглядачі відзначали неодноразово.
Що каже натовп
Про Mistral Large 3
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про Gemini 3 Pro
“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.”
“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.”
“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.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Mistral Large 3 за Gemini 3 Pro?
Натовп зараз на боці Gemini 3 Pro: його рекомендують 57%, проти 50% у Mistral Large 3 (3 голоси). За критерієм «Міркування» вища оцінка у Gemini 3 Pro (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 Gemini 3 Pro?
Mistral Large 3 дешевший: він коштує від $1.50/1M out, тоді як Gemini 3 Pro стартує з $12/1M out (prompts ≤200K).
Скільки коштують Mistral Large 3 і Gemini 3 Pro за 1M токенів?
Mistral Large 3: $0.50/1M in за 1M вхідних токенів, $1.50/1M out за 1M вихідних токенів. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) за 1M вхідних токенів, $12/1M out (prompts ≤200K) за 1M вихідних токенів.