Віч-на-віч
Mistral Large 3 vs GPT-5.5: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) і GPT-5.5 ($30/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 3 голосів спільноти лідирує GPT-5.5 зі схваленням 57%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте GPT-5.5: арена оцінює його на 5/5 проти 3/5 у Mistral Large 3. За бюджетом виграє Mistral Large 3: він коштує від $1.50/1M out проти $30/1M out у GPT-5.5.
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-5.5
- Контекстне вікно 1M токенів (1,050,000) із максимумом 128K на виході й рівнем міркувань, регульованим від none до xhigh
- Найкращий результат на ARC-AGI-2: 85.0% (проти 73.3% у GPT-5.4) і 82.7% на Terminal-Bench 2.0
- Сильна автономія в агентному кодуванні: розробники повідомляють, що він з першої спроби виконує задачі, які забирали в GPT-5.4 кілька ходів, і виправляє власні помилки; +50 пунктів на Code Arena проти GPT-5.4
- Агресивні знижки: 90% на кешований вхід ($0.50/1M) і 50% через Batch або Flex ($2.50/$15)
- Швидкий як для флагманського ризонера: розробники кажуть, що це перша модель GPT, якою комфортно користуватися на середньому чи низькому рівні мислення
- Прейскурантна ціна подвоїлася проти GPT-5.4 ($5/$30 проти $2.50/$15) за те саме контекстне вікно 1M токенів
- Надто буквальне виконання інструкцій: розробники повідомляють, що він не вгадує намір в очевидних місцях, де Claude справляється
- Відстає від Claude Opus 4.8 на SWE-bench Pro (58.6% проти 69.2%); розробники на HN досі віддають перевагу Claude приблизно 2:1 у кодуванні
- Часом надто консервативний зі змінами коду або взагалі пропускає глибоке міркування, відповідаючи миттєво на складні промти
- Надбавка за довгий контекст: промти понад 272K вхідних токенів тарифікуються 2x за вхід і 1.5x за вихід для всієї сесії
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-5.5
Беріть GPT-5.5 замість GPT-5.4, якщо вам потрібні сильніша агентна автономія, термінальні процеси чи найкраще абстрактне міркування, але майте на увазі: прейскурантна ціна подвоїлася з $2.50/$15 у GPT-5.4 до $5/$30, а контекст 1M токенів лишився тим самим. Команди з відповідальним багатофайловим рефакторингом можуть і далі віддавати перевагу Claude Opus, який лідирує на SWE-bench Pro (69.2% проти 58.6%) і краще вгадує намір із нечітких промтів. Чутливим до бюджету користувачам варто пам'ятати про надбавку за 272K токенів і повідомлення про швидше вигоряння лімітів, а також спиратися на кешування, Batch чи Flex, щоб зрізати витрати вдвічі.
Що каже натовп
Про Mistral Large 3
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про GPT-5.5
“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.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Mistral Large 3 за GPT-5.5?
Натовп зараз на боці GPT-5.5: його рекомендують 57%, проти 50% у Mistral Large 3 (3 голоси). За критерієм «Міркування» вища оцінка у GPT-5.5 (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 GPT-5.5?
Mistral Large 3 дешевший: він коштує від $1.50/1M out, тоді як GPT-5.5 стартує з $30/1M out.
Скільки коштують Mistral Large 3 і GPT-5.5 за 1M токенів?
Mistral Large 3: $0.50/1M in за 1M вхідних токенів, $1.50/1M out за 1M вихідних токенів. GPT-5.5: $5/1M in за 1M вхідних токенів, $30/1M out за 1M вихідних токенів.