Đấu trường · Đánh giá mô hình AI
Mistral Large 3
bởi Mistral AI
Chủ lực MoE 675B open weights (41B hoạt động) với ngữ cảnh 256K, input hình ảnh, và giá $0.50/$1.50 mỗi 1M.
$1.50/1M out
Một bậc API duy nhất trên La Plateforme ($0.50 input / $1.50 output mỗi 1M tokens), giảm 50% qua batch API; weights Apache 2.0 cho phép tự host miễn phí, và giá của các host bên thứ ba có thể khác.
Mistral AI
256K tokens
$0.50/1M in
$1.50/1M out
text, vision (image input), text output
Có
Mistral Large 3 là gì?
Model chủ lực open weights của Mistral AI ra mắt ngày 2 tháng 12 năm 2025: một model sparse mixture-of-experts với 675B tham số tổng và 41B hoạt động, ngữ cảnh 256K, input văn bản cộng hình ảnh dưới giấy phép Apache 2.0. Được định giá $0.50/$1.50 mỗi 1M tokens trên La Plateforme, nó ra mắt ở vị trí #2 trong các model mã nguồn mở non-reasoning trên LMArena.
Ưu và nhược điểm của Mistral Large 3
Ưu điểm
- Open weights Apache 2.0 với khả năng triển khai trên một node qua lượng tử hóa FP8/NVFP4, dù có 675B tham số tổng
- Cửa sổ ngữ cảnh 256K, thuộc nhóm cao nhất trong các model open weights, rất hợp RAG tài liệu dài
- Giá chủ lực cực gắt ở mức $0.50 input / $1.50 output mỗi 1M tokens, rẻ hơn khoảng 3-4x các chủ lực độc quyền phương Tây
- Ra mắt ở vị trí #2 trong các model mã nguồn mở non-reasoning trên LMArena (Elo ~1418)
- Đa phương thức nguyên bản (bộ mã hóa vision 2.5B tham số) và hơn 40 ngôn ngữ nguyên bản
- Dev trên HN khen khả năng tuân thủ định dạng và chỉ dẫn nghiêm ngặt cùng độ tin cậy production
Nhược điểm
- Suy luận sâu yếu: GPQA Diamond ~44% so với mức trên 70 của DeepSeek V3.2 và Kimi K2 Thinking; không có biến thể suy luận lúc ra mắt
- Thua GLM-4.6, Kimi K2 và DeepSeek trên các benchmark lập trình hiện đại (LiveCodeBench v6 làng nhàng); dev trên HN xếp nó ở 'hạng cân khác' bên dưới Gemini 3, GPT-5.1 và Claude Opus 4.5
- Dễ ảo giác trên QA dữ kiện (SimpleQA ~24%) với khả năng từ chối trả lời được tinh chỉnh yếu
- Tốc độ output đo được ~49 tok/s trên Artificial Analysis, dưới mức trung vị ~58 tok/s của các model tương đương
- Bị chỉ trích trên HN rằng kiến trúc sao chép sát DeepSeek V3, làm dấy lên nghi ngờ về R&D nguyên gốc
Phán quyết của đấu trường
Chọn Mistral Large 3 nếu bạn muốn một chủ lực open weights, quản trị theo chuẩn EU cho RAG đa ngôn ngữ, xử lý tài liệu dài hoặc triển khai tự host: so với Mistral Large 2 (dense 123B, giấy phép nghiên cứu hạn chế, giá API $2/$6) đây là nâng cấp rõ rệt về ngữ cảnh, đa phương thức, giấy phép và chi phí. Tránh dùng nó làm động cơ lập trình hay suy luận sâu chính của bạn; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 hoặc các model đỉnh cao độc quyền đạt điểm cao hơn hẳn ở đó. Hãy xem nó như một con ngựa thồ rẻ và đáng tin, chứ không phải một model đỉnh cao.
Ngón cái lên hay ngón cái xuống
Đưa ra phán quyết của bạn
Bạn sẽ khuyên dùng Mistral Large 3, hay cảnh báo đám đông tránh xa?
Những lựa chọn thay thế Mistral Large 3 hàng đầu
Tất cả lựa chọn thay thếModel nhanh nhất của Anthropic: khoảng 90% năng lực lập trình của Sonnet 4.5 ở mức $1/$5 mỗi 1M tokens, ngữ cảnh 200K.
Chủ lực hạng Mythos tháng 6/2026 của Anthropic: 80.3% trên SWE-bench Pro, bỏ xa mọi model đỉnh cao khác 11 điểm
Opus tháng 4/2026 của Anthropic: 87.6% SWE-bench Verified, ngữ cảnh 1M, vision độ phân giải cao, nay xếp sau Opus 4.8
So sánh Mistral Large 3 đối đầu trực tiếp
Mistral Large 3: câu hỏi thường gặp
Mistral Large 3 giá bao nhiêu cho mỗi 1M tokens?
Mistral Large 3 có giá $0.50/1M in cho 1M input tokens và $1.50/1M out cho 1M output tokens. Một bậc API duy nhất trên La Plateforme ($0.50 input / $1.50 output mỗi 1M tokens), giảm 50% qua batch API; weights Apache 2.0 cho phép tự host miễn phí, và giá của các host bên thứ ba có thể khác.