GPT-6 Astra kontra Mistral Large 4: luka w możliwościach, luka cenowa i trzy rzeczy, które umykają benchmarkom

Mistral Large 4 jest około od trzech do siedmiu razy tańszy niż GPT-6 Astra i ma około szesnastu punktów Intelligence Index mniej niż ona. Według niezależnych danych odczytanych w tygodniu 8 października 2026 r. Mistral Large 4 Preview ma 38,4 w Intelligence Index v4.3 firmy Artificial Analysis, a GPT-6 Astra 54,7 — różnica większa niż ta między Astrą a jakimkolwiek innym modelem w tym przedziale — podczas gdy stawki wynoszą 0,68 USD i 2,09 USD za milion tokenów wobec 10,00 USD i 50,00 USD. Gdyby jedynym kryterium były możliwości na dolara, odpowiedź brzmiałaby: Astra do ciężkiej pracy, a Mistral Large 4 do dużego wolumenu, i artykuł kończyłby się tutaj.

To na tym się nie kończy, bo trzy różnice, które rozstrzygają o wyniku tego starcia, nie pojawiają się w tabeli benchmarków żadnego z dostawców. Mistral Large 4 pojawił się 6 października 2026 roku jako publiczne preview, którego wagi nie zostały udostępnione, serwowany z własnych europejskich centrów danych Mistrala i promowany zachowaniem odmownym, którego modele zamknięte nie zdołają odtworzyć za żadne pieniądze. GPT-6 Astra trafił na rynek 3 września 2026 roku jako najwyższy model w ofercie OpenAI, jest zamknięty, moderowany i w tym porównaniu to on jest modelem, który mówi „nie”. To zupełnie inna oś niż ta, którą mierzy indeks.

Specyfikacja, po obu stronach w każdej linii

• Premiera — GPT-6 Astra 3 września 2026, ogólnie dostępna vs Mistral Large 4 6 października 2026, publiczna wersja zapoznawcza

• Parametry — Astra nieujawnione vs Mistral Large 4: 1,05 biliona łącznie, z 49 miliardami aktywnych na token, plus 1,6-miliardowy enkoder wizyjny

• Okno kontekstowe — Astra: 1 050 000 tokenów vs Mistral Large 4 reklamowany jako 1 mln, ale odczytywany na poziomie 524 288 przez Artificial Analysis w konfiguracji, którą testuje

• Maksymalna długość wyjścia — Astra 128 000 tokenów, a Mistral Large 4 — jeszcze nieudokumentowana

• Cena wejściowa — Astra 10,00 USD za 1 mln vs Mistral Large 4 1,36 USD według opublikowanego cennika, obecnie naliczana w promocyjnej cenie 0,68 USD

• Cena wyjściowa — Astra $50,00 za 1 mln vs Mistral Large 4 $4,18 na karcie, obecnie $2,09

• Wejście z pamięci podręcznej — Astra 1,00 USD za 1 mln vs Mistral Large 4 0,14 USD, obecnie 0,07 USD

• Poziom długiego kontekstu — Astra zmienia cenę całego żądania na 20,00 USD i 75,00 USD powyżej 272 000 tokenów wejściowych; Mistral nie publikuje porównywalnego progu

• Wagi — Astra zamknięte kontra Mistral Large 4 obiecane na mocy nienazwanej otwartej licencji do końca października 2026 r., jeszcze nieudostępnione

• Gdzie działa — Astra na infrastrukturze OpenAI, Azure i AWS Bedrock kontra Mistral Large 4 na własnym europejskim klastrze Mistrala już dziś, z możliwością samodzielnego hostowania po udostępnieniu wag

• Niezależny Indeks Inteligencji — Astra 54,7 vs Mistral Large 4 Preview 38,4

• Niezależne przywoływanie w długim kontekście — Astra 80,7 vs Mistral Large 4 81,3, jedyna pozycja w zakresie możliwości, w której Mistral prowadzi

Luka indeksowa jest realna i nie jest całym modelem

Pięćdziesiąt cztery wobec trzydziestu ośmiu to nie różnica wynikająca z zaokrąglenia. W tym samym środowisku testowym Terminal-Bench 4.0 tego samego ewaluatora Astra odnotowuje 59,1% wobec 26,8% Mistral Large 4 Preview, a na własnej stronie Artificial Analysis Mistral Large 4 jest oznaczony jako osiągający średnio około 507 sekund na zadanie, podczas gdy przebiegi indeksowe Astry wyceniane są na około 3,26 USD kosztów obliczeń każdy. Model, który na zadanie potrzebuje ośmiu minut i uzyskuje o szesnaście punktów mniej, nie konkuruje w tej samej klasie obciążeń w kodowaniu agentowym.

Dwie linie biegną w przeciwnym kierunku i obie warto uwzględnić w każdej decyzji. Mistral Large 4 prowadzi w zakresie przywoływania długiego kontekstu — 81,3 wobec 80,7 — co stanowi prawdziwą mocną stronę w pracy z dużą ilością dokumentów i intensywnym wyszukiwaniem, gdzie europejski nabywca najprawdopodobniej będzie go chciał. A to zapowiedź modelu mixture-of-experts o 1,05 biliona parametrów, który, jak twierdzi Mistral, wciąż znajduje się w nienasyconym przebiegu uczenia ze wzmocnieniem — sam dostawca mówi, że oczekuje „dużych i szybkich ulepszeń w nadchodzących tygodniach i miesiącach”. Model, który dziś oceniasz, jest najgorszą jego wersją, za jaką kiedykolwiek otrzymasz rachunek. Wynik 54,7 modelu Astra wiąże się ze stałą możliwością; wynik 38,4 modelu Mistral wiąże się ze zmieniającą się, a oba te fakty przemawiają na korzyść nabywcy w odmienny sposób.

Skąd pochodzą liczby Mistrala i kto je przeliczył

Materiał premierowy Mistrala jest niezwykle staranny, jeśli chodzi o pochodzenie danych, a sama ta staranność jest informacją. Trzy kluczowe wyniki dotyczące kodowania agentowego — 61,7% w DeepSWE v1.1, 59,4% w SWE-Atlas-QnA i 28,3% w Terminal-Bench 4.0, które składają się na wynik 49,8% w Coding Agent Index — Mistral opisuje jako oceniane prywatnie przez Artificial Analysis przed publiczną premierą tego środowiska testowego. Nie ma ich jeszcze w publicznym indeksie, co czyni je mocniejszymi niż samodzielnie przeprowadzony benchmark, a mimo to wciąż nie możesz ich dziś odtworzyć.

Najmocniejszym niezależnym punktem danych w wydaniu jest ten, którego Mistral nie przeprowadził. Surge AI, zewnętrzna firma zajmująca się adnotacją, przeprowadziła ślepą ocenę jakości kodowania przez ludzi, przy ukrytych tożsamościach modeli, a profesjonalni adnotatorzy ocenili Mistral Large 4 Preview na 3,74 w skali 1–5 — drugie miejsce na pięć, ustępując jedynie Claude Opus 5 z wynikiem 4,22, a przed Kimi K3 z 3,59, GLM-5.3 z 3,60 i GLM-5.2 z 3,40. Ślepa ocena przez ludzi, z nazwanym laboratorium po drugiej stronie, to inny rodzaj dowodu niż samodzielnie opublikowana tabela, i jest to najsilniejszy pojedynczy niezależny wynik w ogłoszeniu.

Wszystko inne w tabeli Mistrala jest podane przez dostawcę i nie zostało odtworzone, w tym poniższe dane dotyczące cyberbezpieczeństwa. Czytaj je jako twierdzenia, jakie wysuwa pewne siebie laboratorium, a nie jako pomiary.

Co Mistral faktycznie sprzedaje: odmowa

To jest ta część porównania, której nie uchwyci żaden benchmark, i jest to najostrzejsza rzecz, jaką którykolwiek z dostawców powiedział w tym starciu.

W indeksie Cyber Index firmy Artificial Analysis Mistral twierdzi, że Mistral Large 4 plasuje się w globalnej pierwszej piątce i przewodzi modelom o otwartych wagach opracowanym poza Chinami. W jednym konkretnym teście — polegającym na odtworzeniu rzeczywistej luki w oprogramowaniu open source, a następnie jej załataniu — raportuje 82%, określane jako najwyższy wynik spośród wszystkich modeli, a także 93% z 40 ćwiczeń konkursowych Cybench. Następnie poczyniło spostrzeżenie, które daje temu wydaniu przewagę: kilka czołowych modeli zamkniętych, wśród nich wymienione Claude Opus 5.5 i GPT-6 Astra, uzyskuje niemal zero w tym samym teście, ponieważ odmawiają wykonania zadania.

Obie połowy tego są raportowane przez dostawcę. Żadnej z nich nie odtworzono niezależnie. Ale mechanizm nie jest egzotyczny i nie jest to przytyk — OpenAI wypuściło GPT-6 Astra za tym, co relacje z premiery opisywały jako krytyczny próg cyberbezpieczeństwa, a model o bardziej rygorystycznym nastawieniu do odmów odrzuci prośbę o odtworzenie podatności, której model o luźniejszym nastawieniu spróbuje. Te 82% i wartość bliska zeru to dwie strony tej samej decyzji o polityce, a to, którą z tych opcji chcesz, jest funkcją tego, czym zajmujesz się zawodowo. Red team oceniający własne oprogramowanie chce tych 82%. Regulowana platforma obsługująca użytkowników końcowych może konkretnie chcieć odmowy i może być gotowa zapłacić za nią 10,00 USD i 50,00 USD za milion tokenów.

To jest różnica między tymi dwoma modelami, której nie pokaże ci żaden wiersz rankingu, i to jest powód, dla którego będą one współistnieć na rynku, a nie wypierać się nawzajem.

Co oznacza „open-weight” w tym tygodniu

Trzy zastrzeżenia należą po stronie Mistral Large 4 w tym zestawieniu, a z każdym z nich wiąże się cena.

• Wagi nie są udostępnione. Dziś nie ma checkpointów, pliku licencji ani repozytorium. Mistral twierdzi, że pojawią się do końca października 2026 r. po okresie red-teamingu, w którym zweryfikowani partnerzy i organy krajowe otrzymają odblokowaną kompilację. Do tego czasu jedynym sposobem dostępu jest API w wersji zapoznawczej, co oznacza, że argument „uruchom to na własnym sprzęcie” jest elementem planu działania, a nie realną możliwością.

• Flaga niezależności nie pasuje do marketingu. Artificial Analysis klasyfikuje model jako isOpenWeights: false z kategorią „proprietary”, ponieważ istnieje tylko wersja zapoznawcza serwowana z własnego klastra dostawcy. Ta flaga to najczystsza pojedyncza ilustracja luki między słowami „open-weight” a artefaktem.

• Cena, którą ci podano, jest promocyjna. Karta Mistrala pokazuje 0,68 USD i 2,09 USD w zestawieniu z przekreślonymi cenami katalogowymi 1,36 USD i 4,18 USD. Swoje rozliczenie opieraj na cenach katalogowych. Wersja preview to również etykieta etapu w sensie kontraktowym — model może zostać przekierowany, ponownie wyceniony lub wycofany z krótszym okresem powiadomienia niż wydanie GA, więc potok dostrojony do kompilacji z tego tygodnia niesie ze sobą koszt ponownej walidacji, którego nie uwzględniono w budżecie.

Nic z tego nie czyni tej wersji zapoznawczej złym zakupem. Czyni ją zakupem z datą ważności i rachunkiem za ponowną walidację, co jest innym rodzajem kosztu niż stawka za token.

Suwerenność to pozycja w zamówieniach, a nie slogan.

Mistral wytrenował Mistral Large 4 od podstaw na 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell we własnych europejskich centrach danych, pozyskał 3 mld euro w rundzie Series D specjalnie na zbudowanie tej infrastruktury i udostępnia wersję preview z tej samej infrastruktury. Dla nabywcy podlegającego regulacjom to nie jest argument marketingowy; to wymóg, którego GPT-6 Astra nie jest obecnie w stanie spełnić za żadną cenę. Model OpenAI jest dostępny przez własne API OpenAI, Azure i AWS Bedrock — wszystkie te rozwiązania są doskonałe pod względem skali, ale żadne nie jest kompleksowym pipeline’em end-to-end obsługiwanym w Europie.

Druga połowa argumentu o suwerenności staje się przekonująca, gdy dostępne są wagi. Organizacja dysponująca GPU może wtedy uruchomić lokalnie rzadki model o 1,05 biliona parametrów, bez udziału dostawcy, co jednocześnie zmienia kwestię rezydencji danych i sposób odmawiania. Astra wciąż będzie wtedy wywołaniem API. Jeśli Twoja mapa drogowa zakłada etap on-premise, Mistral Large 4 jest jedynym z tych dwóch, który taki etap ma — a jeśli nie zakłada, cała ta kolumna jest dla Ciebie bezwartościowa.

Prowadzenie obu bez obstawiania żadnego

Niewygodna cecha tego starcia z perspektywy routera polega na tym, że jedna strona to model, który obsługujemy, a druga to wersja zapoznawcza, której nie obsługujemy. GPT-6 Astra znajduje się w katalogu OrcaRouter w cenie katalogowej OpenAI, bez żadnych dodatków, na tym samym kluczu zgodnym z OpenAI co ponad 200 innych modeli, z automatycznym przełączaniem awaryjnym między dostawcami upstream — co ma tu znaczenie, bo wersja zapoznawcza to dokładnie ten rodzaj zależności, który chcesz trzymać poza ścieżką krytyczną, dopóki się nie ustabilizuje. Mistral Large 4 nie jest przez nas routowany, dopóki jest obsługiwany z własnego klastra Mistrala za flagą wersji zapoznawczej; uczciwa wersja naszej części tego porównania to strona Astra, plus możliwość uruchomienia tego samego zadania na jednym lub drugim bez drugiej umowy. Gdy pojawi się ogólnie dostępny endpoint Mistrala, odziedziczy ten sam 0% narzutu, na którym działa reszta katalogu, a zmiana ceny dostawcy trafi na ten sam klucz w dniu, w którym nastąpi, a nie przy kolejnym odnowieniu.

To, co dziś daje ci jeden klucz, to sam test A/B: ten sam prompt, ten sam ewaluator, dwa ciągi modeli, jeden rachunek — i właśnie w ten sposób odpowiadasz na jedyne pytanie, które ma znaczenie w przypadku wersji zapoznawczej, a mianowicie czy jej postawa wobec odmów i przywoływanie z długiego kontekstu są warte szesnastu punktów indeksu dla twojego obciążenia.

Reguła decyzyjna i data, która ją zmienia

Jeśli zadanie polega na trudnym rozumowaniu, kodowaniu agentowym albo czymkolwiek mierzonym w górnej części Intelligence Index, GPT-6 Astra prowadzi, a różnica w cenie to premia za to — 10,00 USD i 50,00 USD za milion tokenów, z ceną zmienianą na 20,00 USD i 75,00 USD przy żądaniach powyżej 272 000 tokenów wejściowych.

Jeśli praca ze względu na wymagania ma być realizowana w Europie, jest wrażliwa na odmowy lub docelowo ma trafić na sprzęt on-premises, Mistral Large 4 jest jedynym z tych dwóch, który w ogóle odpowiada na to pytanie — za jedną czwartą do jednej siódmej ceny tokena, z zastrzeżeniem, że artefakt, który później wdrożysz, nie będzie artefaktem, który oceniasz teraz.

Data, na którą warto zwrócić uwagę, to koniec października 2026 r., kiedy to według Mistrala pojawią się checkpointy. Tego dnia zmieniają się trzy rzeczy: licencja otrzymuje nazwę, argument o samodzielnym hostowaniu przestaje być obietnicą, a cena premierowa przypisana do zmieniającej się wersji zapowiedziowej przestaje być ceną przypisaną do wersji ustalonej. Każdy, kto obecnie porównuje te dwa modele pod względem możliwości, powinien po tym ponownie przeprowadzić porównanie, ponieważ jedna z jego kolumn będzie już inna.