Mistral Large 4 לעומת DeepSeek V4 Pro: ארכיטקטורות תאומות, הימורים מנוגדים

שני המודלים בהשוואה הזו כמעט זהים על הנייר, וקשה להיות שונים יותר זה מזה בפועל. Mistral Large 4 הוא מודל תערובת-מומחים דליל (sparse mixture-of-experts) בעל 1.05 טריליון פרמטרים ו-49 מיליארד פרמטרים פעילים, שהוכרז ב-6 באוקטובר 2026. DeepSeek V4 Pro הוא מודל תערובת-מומחים דליל בעל 1.6 טריליון פרמטרים ו-49 מיליארד פרמטרים פעילים, שיצא ב-24 באפריל 2026. אותו תקציב הפעלה, אותה משפחה ארכיטקטונית, אותה טענה לביצועי חזית בעלויות של משקולות פתוחות — ורק לאחד מהם יש משקולות שאפשר להוריד היום.

הצימוד הזה אינו המצאה של המאמר הזה. הפוסט הרשמי של Mistral להשקה משווה בשמו במפורש מול DeepSeek V4 Pro בשלושה מקומות נפרדים: קידוד סוכני, עבודת ידע לטווח ארוך ואוטומציה של תהליכי עבודה עסקיים. לשאול את אותה שאלה מהצד השני — מה DeepSeek V4 Pro כבר עושה ש-Mistral Large 4 מבטיח — מתברר כדרך המהירה ביותר לראות מה התצוגה המקדימה באמת מוסיפה.

המפרט, זה לצד זה

נקראו ב-6 באוקטובר, הנתונים של Mistral מההכרזה שלה ומכרטיס המודל שלה, ושל DeepSeek מהרשומה החיה בקטלוג שלה:

• סך הכל לעומת פרמטרים פעילים — 1.05T סך הכל / 49B פעילים לעומת 1.6T סך הכל / 49B פעילים

• מודאליות — קלט טקסט ותמונה, פלט טקסט לעומת טקסט בלבד

• חלון הקשר — 1M לפי הצהרת Mistral, 524,288 בתצורה ש-Artificial Analysis בודקת, לעומת 1M שמוצע

• תקרת פלט — לא פורסמה עבור התצוגה המקדימה לעומת 384K טוקנים

• מחיר למיליון, קלט / פלט — $1.36 / $4.18 לפי מחיר מחירון, כעת $0.68 / $2.09 במבצע, לעומת $0.66 / $1.98

• קלט נשמר במטמון למיליון — $0.14, נכון לעכשיו $0.07, לעומת $0.022

• משקלים — הובטח לסוף אוקטובר, רישיון לא מצוין לעומת זמין כעת

• תשתית אימון — 3,800 מעבדים גרפיים NVIDIA Grace Blackwell במרכזי הנתונים האירופיים של Mistral עצמה לעומת האשכול של DeepSeek עצמה

הסימטריה של נתון ההפעלה 49B היא הכותרת וגם המלכודת. פרמטרים פעילים קובעים כמה עולה לייצר טוקן; הפרמטרים הכוללים קובעים את מה שהמודל יודע. ה-1.6T של DeepSeek לעומת ה-1.05T של Mistral פירושו ש-DeepSeek מחזיק בכ-50% יותר קיבולת לכל טוקן מחושב — יתרון אמיתי בעבודה עתירת ידע, ואין יתרון כלל במשימות שבהן צוואר הבקבוק הוא ביצוע הוראות או שימוש בכלים.

מה אומר המדד העצמאי

לשני המודלים יש דפים ב-Artificial Analysis, מה שהופך את זה לאחד הבודדים בסדרה שבו שני הצדדים נבחנים על אותו מערך בדיקה. מדד האינטליגנציה v4.3, נכון ל-6 באוקטובר:

• מדד אינטליגנציה — 38.4 עבור Mistral Large 4 Preview לעומת 36.0 עבור DeepSeek V4 Pro 0813

• עלות לכל משימת אינדוקס — $1.13 לעומת $0.67

• Terminal-Bench 4.0 — 26.8% לעומת 14.1%

• המבחן האחרון של האנושות — 35.0% לעומת 41.0%

• AutomationBench, תהליכי עבודה עסקיים — 59.9% לעומת 56.7%

• τ²-Bench, סוכני שימוש בכלים — לא פורסם עבור התצוגה המקדימה לעומת 96.2%

• SciCode — 54.2% לעומת 51.0%

זהו מירוץ הרבה יותר צמוד מכפי שמשתמע מתגי המחיר, והמחלוקות מלמדות ולא מהוות רק רעש. Mistral Large 4 מנצח בשורת הקידוד הסוכני בכמעט שלוש עשרה נקודות ובשורת אוטומציית תהליכי העבודה בניצחון דחוק, בעוד DeepSeek V4 Pro מנצח בידע פתוח בשש נקודות ועולה 40% פחות לכל משימה. שימו לב גם שהמדד פורס את העלויות על פני קריאות מטמון, כתיבות מטמון, אסימוני חשיבה ואסימוני תשובה — המטמון של Mistral מקבל הנחה של 90% ואילו זה של DeepSeek מקבל הנחה של 97%, וזו הסיבה ששני מודלים עם תעריפים דומים לכאורה מגיעים ל-$1.13 ול-$0.67 למשימה שהושלמה.

היכן ש-DeepSeek V4 Pro כבר ניצח

ההבדל המכריע אינו מדד ביצועים. הוא ש-DeepSeek V4 Pro הוא במשקלים פתוחים היום, ואילו Mistral Large 4 הוא תצוגה מקדימה שמוגשת מהאשכול של היצרנית עצמה. Mistral אומרת שהמשקלים ישוחררו בסוף אוקטובר — התחייבות, לא חפץ קיים. הארגון שלה ב-Hugging Face, שנבדק ב-6 באוקטובר, אינו מכיל דבר חדש מיולי. עד שיופיע מאגר עם קובץ רישיון, טיעון הפריסה העצמית ש-Mistral מציגה שייך ל-DeepSeek.

ההבדל השני הוא רוחב הזמינות. DeepSeek V4 Pro ניתן לניתוב מאז אפריל והוא, בפער ניכר, המודל הנפוץ ביותר בקטלוג שלנו — 1.13 מיליארד טוקנים בשבעת הימים האחרונים בזמן כתיבת שורות אלה, לעומת עשרות המיליונים שמודל חזית טיפוסי מעביר. לנפח הזה יש משמעות עבור קונה בדרך שטבלת דירוג לא עושה זאת: פירושו שמצבי הכשל ידועים, מאפייני התפוקה ידועים, והספקים שמציעים אותו נבחנו בעומס על ידי תעבורת הייצור של אחרים.

DeepSeek גם מנצח במכניקות המשעממות. תקרת פלט של 384K מול תקרה שלא פורסמה, הקשר של 1M שמסופק בפועל ולא רק מוצהר, והיקף טקסט-בלבד שהופך את תפוקת ההקשר הארוך לצפויה. אם עומס העבודה שלך הוא ניתוח מסמכים, יצירה ארוכת-טווח, או חילוץ עתיר-ידע על פני מיליון טוקנים, DeepSeek V4 Pro זול יותר, פתוח יותר, ומוכח יותר מתצוגת ה-Preview של Mistral בכל ציר.

היכן ש-Mistral Large 4 הוא ההימור הטוב יותר

Mistral בחרה בקפידה את השורות שעליהן היא מבצעת בנצ'מרק, ופער הקידוד אינו קוסמטי. 26.8% מול 14.1% ב-Terminal-Bench 4.0 הם בערך פי שניים, והם מתיישבים עם הטענה של Mistral בדבר 61.7% ב-DeepSWE v1.1 ו-59.4% ב-SWE-Atlas-QnA — נתונים שלדבריה Artificial Analysis העריכה באופן פרטי לפני ההשקה הציבורית של ההרנס, ולכן הם עדיין לא נמצאים באינדקס הציבורי. כשהם יגיעו, או שלא, זה יכריע את שאלת הקידוד.

מולטימודליות היא הפיצול הברור השני. Mistral Large 4 מקבל תמונות באופן נייטיבי, עם מקודד חזותי ייעודי בנפח 1.6B, ו-Mistral טוענת לעיגון חזותי ברמה המתקדמת ביותר מבין המודלים הפתוחים — ומציינת 42% לעומת 41% של GPT-6 Astra ב-Dense 200. DeepSeek V4 Pro הוא טקסט בלבד, וכרטיס הקטלוג שלו אומר זאת במפורש. כל צינור עיבוד הכולל צילומי מסך, שרטוטים הנדסיים, דוחות סרוקים או קריאת גרפים — יש כאן מועמד אחד, לא שניים.

ואז יש את הסייבר, שבו הטענה של Mistral חדה יותר מכל מה ש-DeepSeek פרסמה: 82% במבחן Artificial Cyber Index שמבקש ממודל לשחזר פגיעות אמיתית ולתקן אותה, שלפי הנטען הוא הגבוה מכל מודל, ו-93% בתרגילי התחרות של Cybench. אלה נתונים שמצוטטים מטעם הספק ויש לתייג אותם ככאלה — אבל הם מופיעים במדד בלתי תלוי, ולא פורסמה תוצאה דומה של DeepSeek. בכל הנוגע לעבודת אבטחה, העמדה הכנה היא ש-Mistral Large 4 טוענת ליתרון שלא הוכח ככוזב.

הגורם המבדל האחרון הוא תחום שיפוטי. Mistral אימנה את המודל על 3,800 Grace Blackwell GPUs במרכזי הנתונים האירופיים שלה, ומגישה את התצוגה המקדימה שם, עם פריסה אירופית המופעלת מקצה לקצה תחת החוק האירופי. עבור קונה אירופי הכפוף לרגולציה, שהחלופה שלו היא מודל סיני במשקולות פתוחות או מודל אמריקאי סגור, זו קטגוריה בפני עצמה.

התמחור, בקריאה נכונה

המחיר הנקוב של אף אחד מהמודלים אינו כל הסיפור. הרשומה של DeepSeek V4 Pro בקטלוג כוללת שני חלונות זמן — 01:00–04:00 ו-06:00–10:00 UTC — שבמהלכם התעריף הנקוב מוכפל, כך שעומס עבודה שנופל בשעות האלה עולה כפול מהמחיר המוצהר. התעריף של $0.68 / $2.09 של Mistral Large 4 הוא מבצע השקה לעומת מחירון תעריפים של $1.36 / $4.18; המבצע הוא המחיר היום, ומחירון התעריפים הוא המחיר שעליו יש לבסס את החשבון שלך.

הנקודה שבה OrcaRouter מבהיר את התמונה היא ה-pass-through: 0% תוספת על מחירי המחירון של הספקים, כלומר קיצוץ מחיר מצד ספק הוא קיצוץ במחיר שלך באותו היום, ותעריף מבצעי של ספק מועבר הלאה במקום להיספג. DeepSeek V4 Pro ניתן לניתוב כבר היום מאחורינקודת קצה אחת תואמת OpenAI בתעריף של הספק, באותם פרטי התחברות כמו יותר מ-200 מודלים אחרים, עם failover אוטומטי בין ספקים כאשר אחד מהם נחלש. Mistral Large 4 אינו נמצא בקטלוג שלנו — ה-preview נגיש דרך ה-API של Mistral עצמה וכמה פלטפורמות צד שלישי — כך שאם ברצונכם להריץ היום את שני הצדדים של ההשוואה הזו בבת אחת, המשמעות היא מסלול אחד אצלנו ואחד ישירות.

איזה אחד לבחור?

אם אתה צריך משקלים שאתה יכול להחזיק, 384K פלטים, מיליון טוקנים של הקשר מוגש, העלות הנמוכה ביותר לכל משימה שהושלמה בזוג, ומודל שאנשים אחרים כבר שברו את ההתנהגות שלו בפרודקשן, DeepSeek V4 Pro אינו פשרה — הוא המוצר המוגמר לעומת טריילר. זו ברירת המחדל הנכונה לעבודה עם מסמכים, ידע וטקסטים ארוכים, והמשקלים הפתוחים שלו אומרים שהתקרה למה שאתה יכול לעשות איתו היא התשתית שלך ולא מפת הדרכים של ספק.

אם עומס העבודה שלך הוא קידוד סוכני, אם הוא כולל תמונות, אם הוא כולל עבודת אבטחה, או אם תחום שיפוט אירופי הוא דרישה ולא העדפה, Mistral Large 4 הוא המודל ששווה את הסיכון שבתצוגה המקדימה — והסיכון מוגבל, מכיוון ש-Mistral התחייבה למשקלים ולחלון רד-טימינג עם סוף מוצהר. העבר אליו עכשיו פרוסת תעבורה, השאר את DeepSeek V4 Pro על השאר, ותן לשניים להכריע בשאלת הארכיטקטורה על הנתונים שלך. תקציב ההפעלה של 49B ייראה זהה משני הצדדים; מה ששונה הוא כל מה שסביבו.