Віч-на-віч
Mistral Large 3 vs GPT-5.2: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) і GPT-5.2 ($14/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 2 голосів спільноти лідирує Mistral Large 3 зі схваленням 50%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте GPT-5.2: арена оцінює його на 4/5 проти 3/5 у Mistral Large 3. За бюджетом виграє Mistral Large 3: він коштує від $1.50/1M out проти $14/1M out у GPT-5.2.
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
GPT-5.2
- 80.0% SWE-bench Verified і 55.6% SWE-Bench Pro на старті, майже нарівні з Claude Opus 4.5 (80.9%)
- GDPval: зрівнюється з професіоналами-людьми або перевершує їх у 70.9% порівнянь, майже вдвічі більше за 38.8% у GPT-5.1
- Сильні наука й математика: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) і 40.3% FrontierMath, найкращий результат на момент релізу
- Контекст 400K із майже бездоганним пошуком у довгому контексті MRCR v2 до 256K токенів
- На 30% менше галюцинацій, ніж у GPT-5.1 (частка помилок на реальних запитах ChatGPT знизилася з 8.8% до 6.2%)
- Дешевша за наступників: $1.75/$14 за 1M проти $2.50/$15 (GPT-5.4) і $5/$30 (GPT-5.5)
- Швидкість, головна скарга спільноти: розширене мислення в ChatGPT падало до ~4 токенів/с, а Pro може думати дуже довго й усе одно провалитися
- Флагманські результати бенчмарків отримано на рівні міркувань xhigh, який споживає значно більше токенів і часу, ніж типові налаштування
- Широко критикована регресія особистості проти GPT-5.1: користувачі Reddit назвали її 'надто корпоративною, надто безпечною' і 'кроком назад' для чату й письма
- Кодування відстає від лінійки Anthropic у прямих Elo-порівняннях (пізніший аналіз Opus 4.7 наводив розрив у 144 Elo); без аудіомодальності, без fine-tuning
- Уже витіснена станом на середину 2026: OpenAI рекомендує GPT-5.5, а GPT-5.2 більше не фігурує на головній сторінці цін API
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 GPT-5.2
Беріть GPT-5.2 замість GPT-5.1 для важких міркувань, довгого контексту чи агентної роботи: вона майже подвоює частку перемог GPT-5.1 на GDPval, зрізає галюцинації на 30% і надійно тримає контексти на 400K. У середині 2026 це передусім гра на ціні: $1.75/$14 проти $5/$30 за GPT-5.5 за збереження компетентності в більшості професійних задач. Уникайте її для чутливого до затримки чату й творчого письма, де користувачі знаходили її повільною і пласкішою за GPT-5.1. Командам, яким потрібен чинний флагман OpenAI, варто доплатити за GPT-5.5.
Що каже натовп
Про Mistral Large 3
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про GPT-5.2
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Mistral Large 3 за GPT-5.2?
За критерієм «Міркування» вища оцінка у GPT-5.2 (4/5 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 GPT-5.2?
Mistral Large 3 дешевший: він коштує від $1.50/1M out, тоді як GPT-5.2 стартує з $14/1M out.
Скільки коштують Mistral Large 3 і GPT-5.2 за 1M токенів?
Mistral Large 3: $0.50/1M in за 1M вхідних токенів, $1.50/1M out за 1M вихідних токенів. GPT-5.2: $1.75/1M in за 1M вхідних токенів, $14/1M out за 1M вихідних токенів.