Cara a cara
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.7: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) y Claude Opus 4.7 ($25/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, Claude Opus 4.7 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige Claude Opus 4.7: la arena lo puntúa con 4.5/5, frente a 3/5 de Mistral Large 3. En presupuesto gana Mistral Large 3: empieza en $1.50/1M out, frente a $25/1M out de Claude Opus 4.7.
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
Mistral Large 3
- Pesos abiertos Apache 2.0 con despliegue en un solo nodo vía cuantización FP8/NVFP4, pese a sus 675B de parámetros totales
- Ventana de contexto de 256K, en la gama alta de los modelos de pesos abiertos, muy adecuada para RAG de documentos largos
- Precio agresivo de buque insignia a $0.50 de entrada / $1.50 de salida por millón de tokens, unas 3-4x más barato que los insignias propietarios occidentales
- Debutó #2 entre los modelos open source sin razonamiento en LMArena (Elo ~1418)
- Multimodalidad nativa (codificador de visión de 2,5B de parámetros) y 40+ idiomas nativos
- Los desarrolladores en HN elogian su formato estricto, su seguimiento de instrucciones y su fiabilidad en producción
- Razonamiento profundo débil: GPQA Diamond ~44 % frente a los 70 y muchos de DeepSeek V3.2 y Kimi K2 Thinking; sin variante de razonamiento en el lanzamiento
- Por detrás de GLM-4.6, Kimi K2 y DeepSeek en benchmarks de codificación modernos (LiveCodeBench v6 mediocre); los desarrolladores de HN lo sitúan en una « categoría de peso » inferior a Gemini 3, GPT-5.1 y Claude Opus 4.5
- Propenso a alucinaciones en QA factual (SimpleQA ~24 %) con un ajuste de abstención flojo
- Velocidad de salida medida de ~49 tokens/s en Artificial Analysis, por debajo de la mediana de ~58 tokens/s de modelos comparables
- Crítica en HN de que la arquitectura calca de cerca a DeepSeek V3, sembrando dudas sobre la I+D original
Claude Opus 4.7
- 87,6 % en SWE-bench Verified (desde el 80,8 % de Opus 4.6) y 64,3 % en SWE-bench Pro en el lanzamiento, por delante de GPT-5.4 (57,7 %) y Gemini 3.1 Pro (54,2 %)
- Ventana de contexto de 1M de tokens y salida máxima de 128K a tarifa plana de $5/$25 sin recargo por contexto largo (300K de salida vía API Batch en beta)
- Primer Claude con visión de alta resolución: acepta imágenes de hasta 2576px en el lado largo con coordenadas precisas al píxel, ~3x más detalle que antes
- Revisión de código sobresaliente: encuentra más bugs reales con mejor razonamiento entre archivos que sus rivales en pruebas independientes, y comete un 21 % menos de errores de razonamiento documental que Opus 4.6
- Control fino del coste con el nuevo nivel de esfuerzo xhigh y los Task Budgets (beta): 4.7 a esfuerzo low iguala aproximadamente la calidad de salida de 4.6 a esfuerzo medium
- Conocimiento reciente: cutoff fiable de enero de 2026, el más fresco de cualquier modelo Claude en su lanzamiento
- El nuevo tokenizador infla el recuento de tokens en torno a un 30 % para el mismo texto frente a los modelos previos a 4.7 (según la propia documentación de Anthropic), elevando el coste efectivo por petición pese al precio de lista sin cambios
- Muy verboso en uso agéntico: un benchmark halló que GPT-5.5 usaba un 72 % menos de tokens de salida en tareas de codificación equivalentes, y los analistas califican su narración de sobrecomunicativa
- Cambios de API que rompen migraciones: temperature/top_p/top_k y budget_tokens de razonamiento devuelven ahora errores 400, y el texto de razonamiento queda oculto por defecto
- Latencia moderada con turnos de varios minutos a esfuerzo alto; el modo rápido es una vista previa de investigación premium ya obsoleta en 4.7
- Superado por Opus 4.8 al mismo precio de $5/$25 en ~3 meses, y las salvaguardas de ciberseguridad en tiempo real pueden dar falsos positivos en trabajo de seguridad legítimo
Dicta tu veredicto
Una recomendación por herramienta y por gladiador. Moldea la puntuación de la multitud que ven todos.
El veredicto de la arena sobre Mistral Large 3
Elija Mistral Large 3 si quiere un buque insignia de pesos abiertos y gobernanza europea para RAG multilingüe, trabajo con documentos largos o despliegues autoalojados: frente a Mistral Large 2 (denso de 123B, licencia de investigación restrictiva, API a $2/$6) es una clara mejora en contexto, multimodalidad, licencia y coste. Evítelo como motor principal de codificación o razonamiento profundo; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 o los modelos frontera propietarios puntúan sensiblemente más alto ahí. Trátelo como un caballo de tiro barato y fiable más que como un modelo frontera.
El veredicto de la arena sobre Claude Opus 4.7
Elija Opus 4.7 solo si ya está fijado a él por reproducibilidad: Opus 4.8 cuesta los mismos $5/$25, mantiene una superficie de API idéntica y lo supera, siendo la mejor opción por defecto para proyectos nuevos. Sigue siendo una elección muy sólida para codificación agéntica, revisión de código y trabajo documental con contexto de 1M, y supone una clara mejora sobre Opus 4.6. Los equipos que migren desde 4.6 deben presupuestar cambios de API que rompen compatibilidad y un tokenizador que genera en torno a un 30 % más de tokens por prompt. Los usuarios sensibles al coste deberían mirar Sonnet 5, que ofrece calidad casi de Opus a $3/$15 (precio de lanzamiento $2/$10 hasta el 31 de agosto de 2026).
Lo que dice la multitud
Sobre Mistral Large 3
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre Claude Opus 4.7
“Watch your invoices. New tokenizer counts ~30% more tokens for the same text, and it narrates every tiny step. Sticker price unchanged, effective cost definitely not.”
“Came from 4.6 and stopped chunking repos entirely. 1M context, 128K output, flat $5/$25 with no long-context premium. That pricing decision alone won me over.”
“87.6 SWE-bench Verified is not just marketing, it closes tickets GPT-5.4 fumbles. And the hi-res vision with pixel-accurate coords finally makes screenshot debugging useful.”
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Preguntas frecuentes
¿Es Mistral Large 3 mejor que Claude Opus 4.7?
La multitud se inclina hoy por Claude Opus 4.7: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Mistral Large 3 (3 votos). En Razonamiento, Claude Opus 4.7 puntúa más alto (4.5/5 frente a 3/5). La mejor opción depende de tu caso de uso. La comparación línea a línea de esta página desglosa precios, características clave y las puntuaciones de la arena.
¿Cuál es más barata, Mistral Large 3 o Claude Opus 4.7?
Mistral Large 3 es más barata: empieza en $1.50/1M out, mientras que Claude Opus 4.7 empieza en $25/1M out.
¿Cuánto cuestan Mistral Large 3 y Claude Opus 4.7 por millón de tokens?
Mistral Large 3: $0.50/1M in por millón de tokens de entrada, $1.50/1M out por millón de tokens de salida. Claude Opus 4.7: $5/1M in por millón de tokens de entrada, $25/1M out por millón de tokens de salida.