Face-à-face
Mistral Large 3 vs GPT-5.2 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) et GPT-5.2 ($14/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 2 votes de la communauté, Mistral Large 3 arrive en tête avec 50 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez GPT-5.2 : l'arène le note 4/5, contre 3/5 pour Mistral Large 3. Côté budget, Mistral Large 3 l'emporte : il démarre à $1.50/1M out, contre $14/1M out pour GPT-5.2.
Comparaison ligne par ligne
Forces et faiblesses
Mistral Large 3
- Poids ouverts Apache 2.0 avec déploiement sur un seul nœud via quantification FP8/NVFP4, malgré 675B de paramètres au total
- Fenêtre de contexte de 256K, dans le haut du panier des modèles à poids ouverts, bien adaptée au RAG sur longs documents
- Prix de vaisseau amiral agressif à $0.50 en entrée / $1.50 en sortie par million de tokens, environ 3-4x moins cher que les fleurons propriétaires occidentaux
- A débuté #2 des modèles open source sans raisonnement sur LMArena (Elo ~1418)
- Multimodalité native (encodeur vision de 2,5B de paramètres) et 40+ langues natives
- Les développeurs sur HN saluent son formatage strict, son suivi d'instructions et sa fiabilité en production
- Raisonnement profond faible : GPQA Diamond ~44 % contre les 70+ % hauts de DeepSeek V3.2 et Kimi K2 Thinking ; pas de variante de raisonnement au lancement
- Derrière GLM-4.6, Kimi K2 et DeepSeek sur les benchmarks de codage modernes (LiveCodeBench v6 moyen) ; les développeurs de HN le placent dans une « catégorie de poids » inférieure à Gemini 3, GPT-5.1 et Claude Opus 4.5
- Enclin aux hallucinations en QA factuelle (SimpleQA ~24 %) avec un réglage d'abstention faible
- Vitesse de sortie mesurée à ~49 tokens/s sur Artificial Analysis, sous la médiane de ~58 tokens/s des modèles comparables
- Critique sur HN : l'architecture calque de près DeepSeek V3, ce qui interroge sur l'originalité de la R&D
GPT-5.2
- 80,0 % sur SWE-bench Verified et 55,6 % sur SWE-Bench Pro au lancement, quasi à parité avec Claude Opus 4.5 (80,9 %)
- GDPval : égale ou bat les professionnels humains dans 70,9 % des comparaisons, près du double des 38,8 % de GPT-5.1
- Solide en sciences et en maths : 92,4 % sur GPQA Diamond (Thinking, 93,2 % en Pro) et 40,3 % sur FrontierMath, état de l'art à sa sortie
- Contexte de 400K avec une récupération long contexte quasi parfaite sur MRCR v2 jusqu'à 256K tokens
- 30 % d'hallucinations en moins que GPT-5.1 (taux d'erreur sur de vraies requêtes ChatGPT passé de 8,8 % à 6,2 %)
- Moins cher que ses successeurs : $1.75/$14 par million contre $2.50/$15 (GPT-5.4) et $5/$30 (GPT-5.5)
- La lenteur est la première plainte de la communauté : réflexion étendue rapportée jusqu'à ~4 tokens/s dans ChatGPT, et Pro peut réfléchir très longtemps et échouer quand même
- Les scores de benchmark mis en avant ont été obtenus à effort de raisonnement xhigh, qui consomme bien plus de tokens et de temps que les réglages par défaut
- Régression de personnalité largement critiquée face à GPT-5.1 : des utilisateurs de Reddit l'ont jugé « trop corporate, trop lisse » et « un pas en arrière » pour le chat et l'écriture
- Le codage est derrière la gamme d'Anthropic dans les comparaisons Elo en face-à-face (une analyse ultérieure d'Opus 4.7 citait un écart de 144 Elo) ; pas de modalité audio, pas de fine-tuning
- Déjà dépassé à la mi-2026 : OpenAI recommande GPT-5.5 et GPT-5.2 n'apparaît plus sur la page principale des tarifs de l'API
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Le verdict de l'arène sur Mistral Large 3
Choisissez Mistral Large 3 si vous voulez un vaisseau amiral à poids ouverts et sous gouvernance européenne pour le RAG multilingue, le travail sur longs documents ou les déploiements auto-hébergés : face à Mistral Large 2 (dense 123B, licence de recherche restrictive, API à $2/$6), c'est une nette amélioration en contexte, multimodalité, licence et coût. Évitez-le comme moteur principal de codage ou de raisonnement profond ; DeepSeek V3.2, GLM-4.6 ou les modèles frontière propriétaires y scorent nettement plus haut. Traitez-le comme un cheval de trait bon marché et fiable plutôt que comme un performeur frontière.
Le verdict de l'arène sur GPT-5.2
Choisissez GPT-5.2 plutôt que GPT-5.1 pour le raisonnement lourd, le long contexte ou le travail agentique : il double presque le taux de victoire GDPval de GPT-5.1, réduit les hallucinations de 30 % et gère les contextes de 400K de façon fiable. À la mi-2026, c'est surtout un choix de bon rapport qualité-prix, à $1.75/$14 contre $5/$30 pour GPT-5.5, tout en restant compétent sur la plupart des tâches professionnelles. Évitez-le pour le chat sensible à la latence et l'écriture créative, où les utilisateurs l'ont trouvé lent et plus plat que GPT-5.1. Les équipes qui veulent la frontière actuelle d'OpenAI devraient plutôt payer pour GPT-5.5.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Mistral Large 3
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À propos de 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Mistral Large 3 est-il meilleur que GPT-5.2 ?
Sur le critère Raisonnement, GPT-5.2 obtient la meilleure note (4/5 contre 3/5). Le bon choix dépend de votre usage. La comparaison ligne par ligne de cette page passe en revue les prix, les caractéristiques clés et les notes de l'arène.
Lequel est le moins cher, Mistral Large 3 ou GPT-5.2 ?
Mistral Large 3 est le moins cher : il démarre à $1.50/1M out, tandis que GPT-5.2 démarre à $14/1M out.
Combien coûtent Mistral Large 3 et GPT-5.2 par million de tokens ?
Mistral Large 3 : $0.50/1M in par million de tokens en entrée, $1.50/1M out par million de tokens en sortie. GPT-5.2 : $1.75/1M in par million de tokens en entrée, $14/1M out par million de tokens en sortie.