Mistral 4 против GPT-6 Sol: цена выпущенной модели против цены невыпущенной

На бумаге это не близкая борьба. Mistral Large 4, открытовесный флагман Mistral с 1,05 трлн параметров, стоит $0,68 за миллион входных токенов и $2,09 за миллион выходных токенов. GPT-6 Sol, экономичный высококлассный уровень, стоит $2,00 и $10,00 — примерно в три раза дороже на входе и почти в пять раз дороже на выходе, а при превышении запросом 272 000 токенов цена меняется на $4,00 и $15,00. Месяц на 100 миллионов токенов при соотношении входа/выхода 4:1 стоит примерно $140 на Mistral Large 4 и примерно $480 на GPT-6 Sol. Это вся аргументация, и она сильна, пока вы не прочитаете вторую строку документации самой Mistral: Mistral Large 4 находится в публичной предварительной версии, и это единственная из этих двух моделей, которая всё ещё движется.

Это различие и составляет всё сравнение. GPT-6 Sol вышел 22 сентября 2026 года и стабилен; его поведение, тарифная сетка и независимые оценки уже устоялись. Mistral Large 4 появился 6 октября 2026 года с preview API, обещанным выпуском весов «до конца месяца» и запуском обучения с подкреплением, который, по словам Mistral, всё ещё продолжается. Версия, которую вы вызываете сегодня, — не та версия, которая будет у вас в ноябре. Так что интересный вопрос не в том, «какая лучше» — по измеренному интеллекту они пока не в одной весовой категории, — а в том, «какая из них должна быть в вашем стеке и при каких условиях».

Что фактически выпустил каждый вендор

Mistral Large 4 — это гранулярная модель смеси экспертов с 49 млрд активных параметров из 1,05 трлн общих, плюс визуальный энкодер на 1,6 млрд параметров. Она принимает текст и изображения, обслуживает контекстное окно размером около одного миллиона токенов и обучена с нуля на 3800 GPU NVIDIA Grace Blackwell в собственных европейских дата-центрах Mistral. Mistral описывает её как свою самую крупную и самую мощную модель на сегодняшний день и говорит, что веса — выпускаемые под открытой лицензией — появятся до конца октября 2026 года, при условии проведения этапа ред-тиминга с партнёрами по кибербезопасности и государственными органами. До тех пор единственный способ получить к ней доступ — preview API.

GPT-6 Sol — это средний уровень в серии GPT-6 от OpenAI, ниже флагманской GPT-6 Astra и выше быстрой GPT-6 Luna. Он принимает текст, изображения и файлы, имеет контекстное окно чуть более миллиона токенов с возможностью вывода до 128 000 токенов, а также поддерживает настраиваемое усилие рассуждения, вызов функций, структурированные выходные данные и сэмплирование с заданным зерном. Это закрытый, модерируемый API — противоположность предложению Mistral, которое заключается в том, что организация в конечном итоге сможет запускать ML4 на собственном оборудовании в соответствии со своими политиками.

• Всего параметров — Mistral Large 4: 1,05 трлн (49 млрд активных) против GPT-6 Sol: не раскрыто

• Контекстное окно — примерно по 1 млн токенов у каждого, Mistral Large 4 заявлено на 1 млн, GPT-6 Sol — около 1,05 млн

• Макс. вывод — GPT-6 Sol 128K токенов против Mistral Large 4 ещё не задокументировано

• Модальность ввода — Mistral Large 4: текст и изображение против GPT-6 Sol: текст, изображение и файл

• Цена входных данных — Mistral Large 4 $0,68 за 1 млн против GPT-6 Sol $2,00, с ростом до $4,00 после 272 тыс. токенов

• Цена за выходные данные — Mistral Large 4 $2,09 за 1 млн против GPT-6 Sol $10,00, с ростом до $15,00 при превышении того же порога

• Кэшированный ввод — Mistral Large 4 $0.07 за 1 млн против GPT-6 Sol $0.20, с ростом до $0.40

• Веса — открытая лицензия Mistral Large 4, обещанная к концу октября 2026 года, против закрытой GPT-6 Sol.

• Статус выпуска — публичная предварительная версия Mistral Large 4, 6 октября 2026 г., в сравнении с общедоступной версией GPT-6 Sol, 22 сентября 2026 г.

Где GPT-6 Sol просто впереди

Пост Mistral о запуске на удивление прямо говорит об этом, что избавляет всех от догадок. В индексе Artificial Analysis Intelligence Index — редакция v4.3.2, десять оценок от AA-Briefcase до CritPt — GPT-6 Sol набирает 47,6 балла и занимает примерно 14-е место среди 147 моделей в этом рейтинге. У Mistral Large 4 вообще нет опубликованной оценки по индексу. Что есть — это частичная строка на Artificial Analysis, где модель указана как «Mistral Large 4 Preview», а её позиция указана как публично недоступная. В отдельных видимых оценках GPT-6 Sol явно лидирует: 47,9 против планки Humanity's Last Exam, которую он берёт, тогда как ML4 не фигурирует; 83,7 против 80,3 в AA-LCR на длинноконтекстное воспроизведение; 43,9 против 28,3 в Terminal-Bench 4.0.

Показатели Terminal-Bench заслуживают оговорки, которая работает в обратную сторону. Цифры Mistral — 28,3% и 59,4% на SWE-Atlas-QnA — взяты из чисел, которые Artificial Analysis оценила в частном порядке перед запуском харнесса, и Mistral прямо заявляет, что они появятся в Artificial Analysis Coding Agent Index, когда этот харнесс выйдет. Они не выдуманы вендором, но и не воспроизводимы вами сегодня. Считайте их перспективными, но непроверенными.

Там, где Mistral всё же публикует цифры, некоторые из них стоит прочитать как следует, потому что это тот тип заявлений, который делает вендор, когда уверен в себе. Mistral сообщает, что в одном из тестов Artificial Analysis Cyber Index — воспроизвести реальную уязвимость в программном обеспечении с открытым исходным кодом, а затем исправить её — ML4 набирает 82%, самый высокий показатель среди всех моделей, и что она решает 93% из 40 задач в Cybench. Он также сообщает, что ведущие закрытые модели, включая Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra, набирают почти ноль в том же тесте на воспроизводимость, потому что отказываются выполнять задачу. Это данные, заявленные вендором, и они не были независимо воспроизведены, но лежащий в основе механизм не экзотичен: модель, которая чаще отказывается, на самом деле выполняет меньше, и Mistral продвигает этот аргумент с момента своего поворота к открытым весам.

Если говорить об общей производительности, честная оценка такова: сегодня GPT-6 Sol — лучшая модель, а Mistral Large 4 — более дешёвая. Если ваша нагрузка — это чистые задачи «вопрос — ответ» или программирование без предпочтения к самостоятельному хостингу, то дополнительные пять долларов за миллион выходных токенов у GPT-6 Sol покупают вам модель, поведение которой не изменится у вас под ногами.

Аргументы в пользу предпросмотра, и дело не только в цене

Три вещи делают Mistral Large 4 чем-то большим, чем просто вариант со скидкой, и ни одна из них — не ценник.

Первое — это суверенитет в буквальном смысле. ML4 обучалась в европейских дата-центрах на европейском оборудовании, и её можно будет обслуживать в европейском регионе, который Mistral контролирует от начала до конца. Для покупателя из регулируемой отрасли это не маркетинговый лозунг, а требование к закупке, которое GPT-6 Sol сейчас не может выполнить ни за какую цену. Mistral привлекла €3 млрд в раунде Series D именно для финансирования этого — крупнейший раунд долевого финансирования, когда-либо привлечённый европейской технологической компанией, — и эта модель стала первой вехой на пути к этой цели.

Второе — это веса. Когда они появятся, организация, у которой есть GPU, сможет запускать ML4 на своих мощностях без участия провайдера, а это меняет и поведение при отказах, и историю с резидентностью данных. GPT-6 Sol к тому моменту всё ещё будет вызовом API. Если в вашей дорожной карте есть этап on-premise, ML4 — единственный из этих двух, у кого он есть.

Третье — это темп. Mistral говорит, что RL-прогон, лежащий в основе этого превью, ещё не насытился, и ожидает «крупных и быстрых улучшений в ближайшие недели и месяцы». Когда вендор выпускает превью и заявляет, что кривая всё ещё растёт, цена, которую вам называют сегодня, привязана к худшей версии модели, за которую вам когда-либо выставят счёт. Цена GPT-6 Sol привязана к фиксированному уровню возможностей.

Запускать оба, не делая ставку ни на один из них

Неудобная часть превью в том, что его нельзя закрепить. Если ваш продукт зависит от текущего поведения ML4, обновление на следующей неделе — это производственный инцидент. Если он зависит от GPT-6 Sol, вы платите фиксированную наценку за стабильность. Разумная форма — обычно и то и другое, за одним эндпоинтом, так что решение — это правило маршрутизации, а не архитектура.

Вот для чего нужен OrcaRouter. Обе модели доступны через единый API, совместимый с OpenAI, с наценкой 0%, и здесь это значит больше, чем обычно: preview-цена Mistral — это стартовая цена, и она будет меняться — вверх, когда предварительный доступ закончится, возможно, вниз, когда появятся веса и конкуренция по открытой модели даст о себе знать — и поскольку прайс-листы провайдеров проходят напрямую, снижение цены поставщиком действует у нас в тот же день, а не тогда, когда кто-то обновит жёстко заданную таблицу. DSL маршрутизации позволяет направлять работу с документами, требующую длинного контекста, в ту модель, которая дешевле всего для такого профиля, и оставлять GPT-6 Sol резервным вариантом для всего, что должно быть стабильным. Автоматическое аварийное переключение покрывает случай, который чаще всего провоцирует preview API: занятость или кратковременная недоступность эндпоинта, что нормально для любой модели в первый месяц.

Какой выбрать?

Выбирайте GPT-6 Sol, если рабочая нагрузка — продакшен, поведение важнее цены за единицу, и у вас нет необходимости запускать модель самостоятельно. Его 47,6 в Intelligence Index, потолок вывода в 128K и чтение из кэша за $0,20 делают его более безопасным выбором по умолчанию, а пересмотр цены для длинного контекста при 272 000 токенов легко планировать, потому что порог опубликован.

Выбирайте Mistral Large 4, если вы создаёте что-то, где верно одно из трёх: вам нужна модель, развёрнутая в Европе; вам в конечном итоге нужны открытые веса; или вы работаете в сфере security-исследований, где отказ — это провал — 82% в тесте на воспроизведение и исправление против почти нуля у закрытых альтернатив — это реальный разрыв в возможностях, независимо от того, заявлено ли это вендором. И примите, что вы покупаете модель, находящуюся в процессе изменений. Закладывайте в бюджет возможные изменения API и не вшивайте цену preview жёстко в прогноз на следующий квартал.

На что обратить внимание, прежде чем сделать выбор в ту или иную сторону: фактический выпуск весов в конце октября — тот момент, когда заявление об открытых весах перестаёт быть обещанием; первый опубликованный результат ML4 в Artificial Analysis Intelligence Index, который покажет, является ли ценовой разрыв выгодной сделкой или скидкой за меньшие возможности; и Coding Agent Index, где частные результаты Mistral в Terminal-Bench либо подтвердятся, либо тихо не подтвердятся.