Đối đầu trực tiếp
Mistral Large 3 vs DeepSeek-V4: mô hình AI nào thắng trong năm 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) và DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) là hai trong số mô hình AI được dùng nhiều nhất năm 2026. Trên 3 phiếu của cộng đồng, DeepSeek-V4 dẫn đầu với 57% ủng hộ.
Phán quyết nhanh
Về Suy luận, hãy chọn DeepSeek-V4: đấu trường chấm 4.5/5 so với 3/5 của Mistral Large 3. Về ngân sách, DeepSeek-V4 thắng: giá từ $0.87/1M out so với $1.50/1M out của Mistral Large 3.
So sánh từng dòng
Điểm mạnh và điểm yếu
Mistral Large 3
- 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
- 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
DeepSeek-V4
- Cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens (8x mức 128K của V3.2) với output tới 384K tokens, chuẩn trên API chính thức
- Giá cực gắt: $0.435/$0.87 mỗi 1M tokens (V4-Pro), rẻ hơn Claude Opus 4.8 khoảng 28.7x mỗi output token; input trúng cache giảm còn $0.003625/1M (giảm hơn 99%)
- Open weights giấy phép MIT cho cả V4-Pro và V4-Flash trên Hugging Face: cho phép dùng thương mại, fine-tuning và tái phân phối
- SOTA mã nguồn mở về lập trình agentic: 80.6 trên SWE-bench Verified (cấu hình Think Max), ngang Gemini 3.1 Pro, cộng rating Codeforces 3206 (~hạng 23 so với con người)
- Xếp #3 trên 93 trên Artificial Analysis Intelligence Index (điểm 44), cao hơn hẳn mức trung bình 25
- Bộ sparse attention cắt inference ngữ cảnh 1M xuống còn 27% FLOPs và 10% KV cache của V3.2
- Tool call sai định dạng ngắt quãng: function call đôi khi bị xuất thành văn bản thường trong content thay vì trường tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Chế độ thinking làm gãy các chuỗi tool call đa lượt dài với lỗi 400 trong các framework agent (issue OpenClaw #72044, bản vá vẫn chưa hoàn chỉnh)
- Dev báo cáo nó bịa ra các API không tồn tại trong codebase tùy chỉnh và hành động dựa trên input người dùng do nó ảo giác ra trong vòng lặp agent
- Rất dài dòng (180M output tokens khi eval so với trung vị 95M) và tốc độ tầm trung 54.6 tok/s (#39/93), làm xói mòn lợi thế giá mỗi token trong thực tế
- Chỉ văn bản (không vision hay âm thanh) và vẫn là bản preview: bản chính thức dự kiến giữa tháng 7/2026 bổ sung giá giờ cao điểm nhân đôi mức API niêm yết trong giờ hành chính Bắc Kinh
Đưa ra phán quyết của bạn
Mỗi đấu sĩ một đề xuất cho mỗi công cụ. Nó định hình lại điểm đám đông mà mọi người nhìn thấy.
Phán quyết của đấu trường về Mistral Large 3
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.
Phán quyết của đấu trường về DeepSeek-V4
Chọn DeepSeek-V4 nếu bạn muốn suy luận và lập trình agentic gần đỉnh cao với giá thấp hơn Claude Opus hay GPT-5.5 từ 3x đến gần 30x, hoặc nếu weights giấy phép MIT để tự host và fine-tune là điều quan trọng với bạn. Đây là nâng cấp dứt khoát so với V3.2: ngữ cảnh dài hơn 8x, inference ngữ cảnh dài rẻ hơn hẳn và lập trình mạnh hơn, và đằng nào các endpoint cũ deepseek-chat/reasoner cũng bị ngừng vào ngày 24 tháng 7, 2026. Tránh nó cho các agent production phụ thuộc vào tool calling đa lượt tuyệt đối vững, nơi người dùng vẫn báo cáo tool call sai định dạng và API bị bịa ra, và cho mọi công việc vision hay âm thanh vì nó chỉ xử lý văn bản. Ứng dụng nhạy cảm độ trễ cũng nên test trước, vì độ dài dòng và tốc độ output tầm trung 54.6 tok/s bào bớt lợi thế chi phí, và hãy dự trù cho việc nhân đôi giá giờ cao điểm đến cùng bản phát hành chính thức giữa tháng 7.
Đám đông nói gì
Về Mistral Large 3
Chưa có phán quyết nào. Hãy là người đầu tiên lên tiếng.
Về 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.”
Tiếp tục so sánh
Câu hỏi thường gặp
Mistral Large 3 có tốt hơn DeepSeek-V4 không?
Đám đông hiện đứng về phía DeepSeek-V4: 57% khuyên dùng, so với 50% của Mistral Large 3 (3 phiếu). Về Suy luận, DeepSeek-V4 được chấm cao hơn (4.5/5 vs 3/5). Lựa chọn đúng tùy vào nhu cầu của bạn. Bảng so sánh từng dòng trên trang này mổ xẻ giá, thông số chính và điểm đấu trường.
Mistral Large 3 hay DeepSeek-V4 rẻ hơn?
DeepSeek-V4 rẻ hơn: giá từ $0.87/1M out, trong khi Mistral Large 3 bắt đầu từ $1.50/1M out.
Mistral Large 3 và DeepSeek-V4 giá bao nhiêu cho mỗi 1M tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in cho 1M input tokens, $1.50/1M out cho 1M output tokens. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) cho 1M input tokens, $0.87/1M out cho 1M output tokens.