Mistral Large 4 לעומת Gemini 3.1 Pro: שמונה חודשים, שני כיוונים

Gemini 3.1 Pro נמצא בשוק מאז 19 בפברואר 2026 ועדיין מדורג סמוך לראש כל טבלת יכולות רחבה, כולל אלה שבהן הוא מושווה למודלים שיצאו בסתיו הזה. Mistral Large 4 הוא בן שלושה שבועות לכל היותר — תצוגה מקדימה שהוכרזה ב-6 באוקטובר 2026, כשהמשקלים שלה הובטחו לסוף אוקטובר וכל רישיון לא צוין. במדד האינטליגנציה של Artificial Analysis, כפי שנקרא ב-6 באוקטובר, Gemini 3.1 Pro בן שמונת החודשים מקבל 29.7 לעומת 38.4 של המצטרף החדש. זו נקודת המוצא הכנה להשוואה הזו, והיא ההפך ממה שתאריכי ההשחרור מרמזים.

ההסבר אינו מסתורי. Gemini 3.1 Pro הוא דגל מקו התצוגה המקדימה שגוגל מעולם לא קידמה לגרסה יציבה, והעמוד של Artificial Analysis אודותיו מסומן "Gemini 3.1 Pro Preview" — אותו עמוד שבו מדד נמוך יותר יושב לצד GPQA Diamond מהשורה הראשונה. זהו מודל שנבנה לרוחב: חלון הקשר עצום, סט מודאליות רחב, והיסק שהוא חזק בשאלות ידע. Mistral Large 4 נבנה למפה אחרת לגמרי של העולם, והתמחור שלו בהתאם.

מה כל אחד מהם הוא

Gemini 3.1 Pro הוא מודל החשיבה המולטימודלי המוביל של Google, עם מזהה API ‏gemini-3.1-pro-preview, חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים ותקרת פלט של 65,536 טוקנים. הוא מקבל טקסט, תמונות, וידאו, אודיו וקבצים. הוא מוגש מהקטלוג של OrcaRouter בתעריפים של Google עצמה. התיעוד של Google אינו מפרט Gemini 3.1 Pro שאינו בגרסת preview; שם ה-preview הוא המוצר.

Mistral Large 4 הוא תערובת מומחים דלילה בעלת 1.05 טריליון פרמטרים, עם 49 מיליארד פרמטרים פעילים ומקודד חזותי ייעודי עם 1.6 מיליארד פרמטרים, המוצע כ־"Mistral Large 4 Preview" תחת מזהה ה-API mistral-large-4-0. התיעוד של Mistral מציין חלון הקשר של 1M טוקנים; Artificial Analysis קוראת 524,288 בתצורה שהיא בודקת. הפלט המקסימלי לא פורסם. Mistral מתארת אותו כמודל הגדול והמסוגל ביותר שלה עד כה ואומרת שהמשקולות יגיעו בסוף אוקטובר.

המספרים, עם מקורם מצורף.

לשני המודלים יש דפים עצמאיים, כך שההשוואה שלהלן היא באותה תשתית בדיקה ולא בין ספקים שונים:

• מדד האינטליגנציה v4.3 — Mistral Large 4 Preview 38.4 לעומת Mistral Large 4 Preview 38.4 לעומת ...

• עלות לכל משימת אינדוקס — $1.13 לעומת $1.30

• היסק בהקשר ארוך — 81.3% לעומת 82.0%

• GPQA Diamond — לא פורסם עבור התצוגה המקדימה לעומת 94.1%

• המבחן האחרון של האנושות — 35.0% לעומת 47.0%

• Terminal-Bench 4.0 — 26.8% לעומת 4.0%

• SciCode — 54.2% לעומת 58.7%

• AutomationBench, תהליכי עבודה עסקיים — 59.9% לעומת 35.4%

• MMMU-Pro, חשיבה מולטימודלית — 76.4% לעומת 82.4%

• חלון הקשר — 1M כפי שהוצהר / 524K כפי שנבדק לעומת 1,048,576 כפי שסופק

• תקרת פלט — לא פורסם לעומת 65,536 טוקנים

• מחיר למיליון, קלט / פלט — $1.36 / $4.18 במחיר מחירון, $0.68 / $2.09 במחיר מבצע, לעומת $2.00 / $12.00 מתחת ל-200K טוקנים ו-$4.00 / $18.00 מעל

• משקלים — הובטחו, רישיון לא צוין, לעומת קנייני

השורה הבולטת ביותר היא Terminal-Bench 4.0. Gemini 3.1 Pro מקבל 4.0% — וזו לא שגיאת הקלדה, וגם לא הזיה בטבלה: זה משקף מודל מפברואר שמופעל על הרנס של סוכן טרמינל שנוצר אחריו. 26.8% של Mistral Large 4 גבוהים פי שישה באותו מבחן. כל מי שפסל את Gemini על בסיס מספר ישן של קידוד סוכני צריך להחזיר אותו לשיקול על בסיס GPQA Diamond שלו, וכל מי שפסל את Mistral על בסיס דירוג במדד צריך להסתכל קודם על שורת הטרמינל.

היכן ש-Gemini 3.1 Pro עדיין מחזיק את היד הטובה יותר

ידע ורוחב יריעה. ציון של 94.1% ב-GPQA Diamond הוא הנתון הגבוה ביותר בכל מקום במאמר הזה, משני צדדיו, והוא מדד מדעי ברמת תואר שני — לא מספר שמודל מגיע אליו בדיבורים. Humanity's Last Exam עם 47.0% לעומת 35.0%, וציון SciCode שמעניק לו יתרון קל על פני העולה החדש, מספרים את אותו סיפור. אם עומס העבודה שלך הוא לענות במדויק על שאלות קשות מתוך מאגר ידע, Gemini 3.1 Pro נשאר המודל החזק יותר שמונה חודשים לאחר השחרור.

רוחב המודאליות הוא היתרון השני. Gemini 3.1 Pro מקבל וידאו ואודיו, בנוסף לטקסט ותמונות. Mistral Large 4 מקבל טקסט ותמונות. אם צינור העיבוד שלך קולט פגישות מוקלטות, הקלטות מסך או אודיו מחיישנים, רק מודל אחד כאן יכול לראות את כל הקלט.

תקרת הפלט היא השלישית. 65,536 טוקנים הם תקרה מפורסמת ומובטחת; Mistral לא פרסמה כזו עבור התצוגה המקדימה כלל. אין דבר בפוסט השקה שיש סיכוי גבוה יותר שיזיק לך בייצור מאשר מגבלת פלט שלא צוינה.

וחלון ההקשר של Gemini מסופק באמת ב-1,048,576 טוקנים, בעוד שה-1M של Mistral הוא הנתון של הספק לעומת 524,288 שנקראו באופן בלתי תלוי. עבור עומס עבודה שחי בקצה הרחוק של החלון, ההבדל בין מספר מוצהר למספר מדוד הוא שכתוב.

היכן Mistral Large 4 משנה את ההחלטה

עבודה סוכנית, ובאופן ספציפי כל דבר שנוגע במסוף, היא הנקודה שבה שני המודלים מפסיקים להיות ברי השוואה. פוסט ההשקה של Mistral עצמה מאגד 61.7% ב-DeepSWE v1.1, 59.4% ב-SWE-Atlas-QnA ו-28.3% ב-Terminal-Bench 4.0 לתוך Coding Agent Index של 49.8%, ומציין במפורש שהוא דורג לפני DeepSeek V4 Pro 0813 ו-Qwen3.8 Max במדד המשולב הזה. שלושת המספרים האלה הם, במילותיה של Mistral, מספרים ש-Artificial Analysis העריכה באופן פרטי לפני שמערכת ההערכה שלה נחשפה לציבור; הם עדיין לא במדד הציבורי, ויש לתייג אותם כנתונים שפורסמו על ידי הספק עד שהם יהיו.

עדויות בלתי־תלויות מצביעות לאותו כיוון. ב־AutomationBench — 657 תהליכי עבודה עסקיים הפרוסים על Gmail, Sheets, Slack ו-Salesforce — Mistral Large 4 משיג 59.9%, לפני Kimi K3,‏ MiMo-V2.6-Pro ו-DeepSeek V4 Pro, ובאותה סביבת בדיקה Gemini 3.1 Pro אינו מופיע כלל משום שהבנצ'מרק מאוחר לו. מחקר אנושי עיוור שנערך על ידי Surge AI דירג את Mistral Large 4 Preview שני מבין חמישה מודלים באיכות קידוד עם 3.74, לפני GLM-5.3 ו-Kimi K3 ואחרי Claude Opus 5 בלבד.

הטענה בתחום הסייבר היא החדה ביותר בפוסט של Mistral וראויה לניסוח מדויק: 82% במבחן ה-Cyber Index של Artificial Analysis, שמבקש ממודל לשחזר פגיעות אמיתית ואז לתקן אותה, ותואר כגבוה מכל מודל אחר, עם 93% ב-40 תרגילי התחרות של Cybench, והקביעה של Mistral שהוא מדורג בחמישייה המובילה העולמית במדד הסייבר הכולל, בעוד שהוא מוביל את המודלים בעלי המשקולות הפתוחות שפותחו מחוץ לסין. אלה נתונים שמצוטטים על ידי הספק במדד בלתי תלוי. היתרון המעשי שלהם הוא ש-Mistral בנתה את המודל כך שיבצע את העבודה במקום לסרב לה.

השורה הזולה ביותר בטבלה שייכת גם ל-Mistral, אך רק בקושי: $1.13 למשימה לעומת $1.30, יתרון של 13% שנוצר מהתעריף המבצעי ושאותו המחירון היה מוחק. Gemini 3.1 Pro הוא מודל משנת 2026 עם תמחור של 2026, ולא יקר להריץ עליו משימת אינדקס.

שובר השוויון שאיש לא מבצע עליו בנצ'מרק

שני דברים עומדים על הפרק שהטבלאות לא יכולות להראות. הראשון הוא רישוי. Gemini 3.1 Pro הוא קנייני ויישאר כך; Mistral Large 4 הוא תצוגה מקדימה שכל ההבטחה שלו היא שהוא יהפוך לארטיפקט להורדה שתוכלו להריץ לפי המדיניות שלכם, על החומרה שלכם, תחת החוק האירופי — Mistral אימנה אותו על 3,800 מעבדי Grace Blackwell במרכזי הנתונים שלה ומגישה את התצוגה המקדימה שם. הטיעון הזה לא שווה דבר עד שהמאגר יופיע ולרישיון יהיה שם. הוא שווה הרבה מאוד ביום שזה יקרה.

השני הוא סיכון תפעולי. תצוגה מקדימה שעדיין נמצאת בתהליכי ליטוש תשתנה מתחת לידיים שלכם. ב-OrcaRouter שני הצדדים של ההשוואה הזו נגישים דרך נקודת קצה אחת תואמת OpenAI במחירי המחירון של הספקים עם 0% תוספת — Gemini 3.1 Pro זמין בשירות בקטלוג בתעריפים של Google, ואילו אל Mistral Large 4 יש להגיע דרך ה-API של Mistral עצמה וכמה פלטפורמות צד שלישי, מכיוון שהוא אינו מסלול שאנחנו מציעים. ה-DSL של הניתוב הוא החלק השימושי כאן: שלחו סיווג וחילוץ למודל הזול יותר באותו שבוע, העלו את השאריות הקשות לדרג גבוה יותר, ותנו ל-failover האוטומטי לספוג את הימים הרעים של התצוגה המקדימה במקום שכוננות התורנות שלכם תספוג אותם.

פסק הדין

שאל מהו עומס העבודה, לא איזה מודל טוב יותר. עבור עבודת ידע, קלט אודיו ווידאו, תקרת פלט מובטחת וחלון מיליון טוקנים מוגש, Gemini 3.1 Pro הוא עדיין המודל החזק יותר וגילו אינו פגם — זה שמונה חודשים של אנשים אחרים שמוצאים את גבולותיו. עבור קידוד סוכני, עבודת טרמינל ופעולות אבטחה, Mistral Large 4 מוביל בפער רחב מספיק שדירוג המדד מטעה, והוא היחיד מבין השניים שעשוי להיות ניתן לאירוח עצמי.

שובר השוויון שכדאי לעקוב אחריו הוא סוף אוקטובר. אם המשקולות יגיעו תחת רישיון מתירני, Mistral Large 4 מפסיק להתחרות ב-Gemini 3.1 Pro על מחיר ומתחיל להתחרות איתו על שליטה, וזה מאבק אחר. אם הן יגיעו תחת רישיון מגביל, התשובה של המאמר הזה לא משתנה הרבה — אבל הסיבה כן.