Mistral Large 4 vs Claude Opus 5: ความแตกต่างนั้นเล็กกว่าความแตกต่างด้านราคา
- openaiใหม่OpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicใหม่Anthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeใหม่TypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 151 tok/s
- OpenAIใหม่OpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIใหม่OpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- Anthropicใหม่Anthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 120 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 1202 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153ความฉลาด82การเขียนโค้ด
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 250 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642ความฉลาด72การเขียนโค้ด
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 231 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845ความฉลาด75การเขียนโค้ด
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534ความฉลาด68การเขียนโค้ด
ตัวเลขเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวเพียงหนึ่งเดียวที่ใครก็ตามเคยเผยแพร่สำหรับ Mistral Large 4 เทียบกับ Claude Opus 5นั้นมาจากการประเมินโดยมนุษย์แบบปกปิดชื่อ และผลออกมาใกล้กันมากกว่าที่ตาราง benchmark ชี้ไว้ Surge AI ปกปิดตัวตนของโมเดลและขอให้นักกำกับดูแลข้อมูลมืออาชีพให้คะแนนผลลัพธ์ด้านการเขียนโค้ดในระดับ 1–5 โดย Claude Opus 5 จบอันดับหนึ่งที่ 4.22 และ Mistral Large 4 Preview จบอันดับสองที่ 3.74 นำหน้า Kimi K3, GLM-5.3 และ GLM-5.2 แต่ในภาพรวมอิสระ ทั้งสองไม่ได้อยู่ใกล้กันเลย — 50.8 ต่อ 38.4 บน Intelligence Index ของ Artificial Analysis ซึ่งอ่านเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม สิ่งที่ทำให้การจับคู่นี้คุ้มค่าที่จะลองสักหนึ่งบ่ายคือ โมเดลที่ได้คะแนนต่ำกว่า 12 แต้มนั้นมีต้นทุนในการรันงานราวหนึ่งในห้า
ตัวเลขทั้งสองจำเป็นต้องมีที่มาที่ไปกำกับ เพราะมันไม่ใช่ตัวเลขชนิดเดียวกัน การประเมินของ Surge AI เป็นการศึกษามนุษย์โดยบุคคลที่สามที่ Mistral ว่าจ้างและเผยแพร่ — เป็นหลักฐานที่หนักแน่นกว่าการทดสอบที่ทำเอง และยังเป็นการศึกษาที่ Mistral ควบคุมการเผยแพร่ คะแนนดัชนีเป็นผลการรันของ Artificial Analysis เอง ซึ่งเปรียบเทียบกันได้ และดังนั้นจึงเป็นคู่ที่เหมาะสมสำหรับใช้ในการให้เหตุผล ไม่มีตัวใดตัวหนึ่งบอกคุณว่าควรพัฒนาต่อยอดจากโมเดลใด เมื่อรวมกันแล้วมันจะช่วยกำหนดกรอบของคำถาม
สองผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่สองรุ่นของผลิตภัณฑ์เดียวกัน
Claude Opus 5 เป็นโมเดลเรือธงแบบ closed-weight จากผู้จำหน่าย เปิดตัวเมื่อวันที่ 24 กรกฎาคม 2026 ให้บริการด้วยหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 128K โทเคน ในราคา 5 ดอลลาร์ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ 25 ดอลลาร์ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน โดยการอ่านจากแคชอยู่ที่ 0.50 ดอลลาร์ เป็นโมเดลที่ความสามารถสูงสุดของผู้จำหน่ายในสาย Opus และถูกวางตำแหน่งไว้อย่างตรงจุดสำหรับงานเอเจนต์ระยะยาว — รักษาความสอดคล้องต่อเนื่องตลอดเซสชันหลายขั้นตอนที่มีการใช้เครื่องมืออย่างหนัก
Mistral Large 4 เป็นเวอร์ชันพรีวิวที่ประกาศเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 ซึ่ง Mistral อธิบายว่าเป็น sparse mixture-of-experts ขนาด 1.05 ล้านล้านพารามิเตอร์ โดยมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 49 พันล้านพารามิเตอร์ และตัวเข้ารหัสภาพขนาด 1.6 พันล้านพารามิเตอร์ API id ของมันคือ mistral-large-4-0 มันเป็นมัลติโมดัลโดยกำเนิด และเอกสารของ Mistral ระบุว่ามีหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น ในขณะที่ Artificial Analysis อ่านค่าได้ 524,288 บนการกำหนดค่าที่กำลังทดสอบ เวทถูกสัญญาไว้ภายในสิ้นเดือนตุลาคม และยังไม่มีการระบุชื่อสัญญาอนุญาต
ดังนั้น นี่จึงไม่ใช่โมเดลใหม่ที่มาแข่งกับโมเดลรุ่นเก่า แต่เป็นโมเดลระดับแนวหน้าแบบเฉพาะเจ้าของที่แข่งกับผู้ท้าชิงซึ่งกำลังจะเป็นโมเดลเปิดน้ำหนัก และทั้งสองกำลังถูกกำหนดราคาให้สอดคล้องกับสถานะนั้น
ดัชนีเดียวกัน ทั้งสองโมเดล
อ่านเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม จากหน้า Artificial Analysis ของพวกเขา ใน Intelligence Index v4.3:
• ดัชนีสติปัญญา — Mistral Large 4 Preview 38.4 เทียบกับ Claude Opus 5 50.8
• ค่าใช้จ่ายต่องานจัดทำดัชนี — $1.13 สำหรับ Mistral Large 4 Preview เทียบกับ $5.86 สำหรับ Claude Opus 5
• Terminal-Bench 4.0 — 26.8% vs 49.0% ช่องว่างเดียวที่กว้างที่สุดระหว่างทั้งสอง
• Humanity's Last Exam — 35.0% เทียบกับ 54.9%
• MMMU-Pro การให้เหตุผลแบบหลายรูปแบบ — 76.4% เทียบกับ 84.7%
• AutomationBench, เวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ — 59.9% เทียบกับ 56.6% ซึ่งเป็นแถวเดียวที่ Mistral Large 4 นำอยู่
• หน้าต่างบริบท — 1M ที่ Mistral ระบุ และ 524,288 บนคอนฟิกูเรชันที่ทดสอบ เทียบกับ 1M ที่ให้บริการ
• ขีดจำกัดสูงสุดของเอาต์พุต — ไม่ได้เปิดเผยสำหรับพรีวิว เมื่อเทียบกับ 128K โทเค็น
• ราคาต่อล้าน, อินพุต / เอาต์พุต — $1.36 / $4.18 ตามราคาปกติ, ปัจจุบัน $0.68 / $2.09 ในโปรโมชัน, เทียบกับ $5.00 / $25.00
รูปแบบนี้เห็นได้ชัดเจน Opus 5 นำอยู่ในสองแถวที่ต้องใช้การให้เหตุผลหนักที่สุด — งานเทอร์มินัลและความรู้แบบปลายเปิด — และยังนำในด้านความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ ทั้งที่ Mistral Large 4 เป็นโมเดลที่ขายด้วยจุดเด่นเรื่องการมองเห็น Mistral Large 4 นำในแถวระบบอัตโนมัติสำหรับเวิร์กโฟลว์ ซึ่งเป็นแถวที่ใกล้เคียงที่สุดกับสิ่งที่หน่วยธุรกิจขอให้โมเดลทำจริง ๆ และทำได้ในราคาต่องานเพียงหนึ่งในห้า
จุดที่ Mistral 4 ชนะอย่างแท้จริง
ข้ออ้างที่น่าสนใจที่สุดในโพสต์เปิดตัวของ Mistral ไม่ใช่คะแนน benchmark แต่คือบนหนึ่งในการทดสอบของ Artificial Analysis Cyber Index — การจำลองช่องโหว่จริงในซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส แล้วแพตช์มัน — Mistral Large 4 ได้คะแนน 82% ซึ่งว่ากันว่าเป็นคะแนนสูงสุดของโมเดลใด ๆ และโมเดลปิดชั้นนำหลายตัวได้คะแนนใกล้ศูนย์ในการทดสอบเดียวกัน เพราะพวกมันปฏิเสธงานนั้น Mistral ระบุชื่อ Claude Opus 5.5 และ GPT-6 Astra เป็นตัวอย่างของการปฏิเสธนั้น
นั่นคือการตีความของผู้ขายต่อตัวเลขที่ผู้ขายอ้างอิง และควรอ่านในลักษณะนั้น มันยังเป็นความแตกต่างในการปฏิบัติงานจริงหากมันเป็นจริง: โมเดลที่ไม่สามารถจำลองช่องโหว่ได้ ไม่สามารถใช้พิสูจน์ได้ว่าช่องโหว่นั้นมีอยู่จริง ซึ่งเป็นขั้นตอนแรกของการตอบสนองต่อเหตุการณ์ส่วนใหญ่ Mistral จับคู่ 82% กับคะแนน 93% ในการแข่งขัน 40 รายการของ Cybench และข้อโต้แย้งว่าอัตราการปฏิเสธของมันต่อพรอมต์ไซเบอร์ที่ดึงมาจาก JailbreakBench, StrongREJECT และ AgentHarm นั้นสูงกว่าโมเดลแบบเปิดน้ำหนักอื่น ๆ — โดยมีข้อโต้แย้งว่าคุณต้องการทั้งความสามารถและวินัยในโมเดลเดียวกัน แทนที่จะแลกอย่างหนึ่งกับอีกอย่างหนึ่ง
นอกเหนือจากด้านไซเบอร์ เหตุผลสนับสนุน Mistral Large 4 ตั้งอยู่บนสามสิ่งที่ Opus 5 ไม่ได้มอบให้ มันได้รับการฝึกและให้บริการบนโครงสร้างพื้นฐานของยุโรปภายใต้กฎหมายยุโรป ซึ่งสำคัญสำหรับผู้ซื้อที่มีข้อผูกพันด้านการจัดเก็บข้อมูลในเขตแดน Mistral สัญญาว่ามันจะดาวน์โหลดได้ — ซึ่งเป็นจุดหมายของการดำเนินการทั้งหมดนี้ เนื่องจากการติดตั้งใช้งานเองคือสิ่งที่ขจัดความเสี่ยงด้านการเข้าถึงระหว่างเกิดเหตุการณ์ที่ Mistral พยายามอธิบายอย่างยิ่ง และมันมีต้นทุนต่องานต่ำพอที่การใช้มันเป็นด่านแรก แล้วส่งงานยากส่วนที่เหลือไปยังโมเดลระดับแนวหน้าจะคุ้มค่าทางเศรษฐกิจ ไม่ใช่แค่เศษเสี้ยวที่ปัดทิ้งได้
จุดที่ Claude Opus 5 ยังคงคุ้มค่ากับราคา
ช่องว่างดัชนี 12 จุดไม่ใช่เรื่องเล็ก และภาพรายแถวก็บอกได้ว่ามันอยู่ตรงไหน Terminal-Bench 4.0 เกือบเป็นสองเท่า — 49.0% เทียบกับ 26.8% — และงานเทอร์มินัลก็เป็นตัวแทนสาธารณะที่ใกล้เคียงที่สุดของการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทีมส่วนใหญ่ซื้อโมเดลแนวหน้าไปใช้ในปีนี้ Humanity's Last Exam แยกทั้งสองออกจากกัน 20 จุด ในด้านความเป็นอิสระระยะยาว การออกแบบการให้เหตุผลแบบปรับตัวของ Opus 5 เพดานเอาต์พุต 128K และคอนเท็กซ์ 1M ที่ให้บริการ คือการตั้งค่าที่คุณต้องการ หากภาระงานของคุณเป็นเซสชันเอเจนต์ที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง มากกว่าจะเป็นคำถามยากเพียงข้อเดียว
เพดานเอาต์พุตคือความแตกต่างที่เงียบกว่า Mistral ยังไม่ได้เผยแพร่ความยาวเอาต์พุตสูงสุดสำหรับพรีวิว และ 128K ของ Opus 5 ก็เป็นตัวปลดข้อจำกัดที่แท้จริงสำหรับการสร้างโค้ดและเอกสารที่มีโครงสร้างยาว หากไปป์ไลน์ของคุณส่งออกไฟล์แทนคำตอบ ให้ตรวจสอบตัวเลขนั้นก่อนที่คุณจะสลับ เพราะมันเป็นช่องว่างชนิดที่ปรากฏให้เห็นเฉพาะในโปรดักชัน
ต้นทุนต่องานคือตัวเลขที่ต้องจับตาไว้
ราคาต่อโทเคนทำให้โมเดลราคาถูกดูดีเกินจริง และทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับโมเดลราคาแพง ต้นทุนต่องานของดัชนีเอง — ค่าใช้จ่ายรวมในการทำหนึ่งงานประเมิน รวมแคชและทุกอย่าง — คือตัวเลขที่ยังใช้ได้จริงเมื่อต้องเทียบกับงบประมาณ: 1.13 ดอลลาร์ เทียบกับ 5.86 ดอลลาร์
นั่นไม่ใช่ใบอนุญาตให้ย้ายทุกอย่างไปยังโมเดลที่ถูกกว่า เพราะงานที่โมเดลราคาถูกทำไม่สำเร็จคืองานที่คุณต้องจ่ายสองครั้ง มันเป็นใบอนุญาตให้เลิกมองว่าโมเดลแนวหน้าเพียงตัวเดียวคือทางเลือกเดียวเท่านั้น บน OrcaRouter Claude Opus 5 อยู่ในแคตตาล็อกที่ราคาตามรายการของผู้ขายโดยบวกเพิ่ม 0% อยู่ในเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกับโมเดลอื่นอีกกว่า 200 รุ่น ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ไปป์ไลน์สองโมเดลกลายเป็นงานแค่วันเดียว ไม่ใช่สัญญากับผู้ขายรายที่สอง ปัจจุบัน Mistral Large 4 ยังไม่อยู่ในแคตตาล็อก — พรีวิวเข้าถึงได้ผ่าน API ของ Mistral เองและแพลตฟอร์มบุคคลที่สามหลายแห่ง เมื่อน้ำหนักของมันเปิดตัวและมีผู้ให้บริการโฮสต์ กฎการส่งผ่านราคาแบบเดียวกันก็ใช้บังคับ: ผู้ขายคิดราคาเท่าไร คุณก็ถูกคิดเท่านั้น และการลดราคาของผู้ขายจะปรากฏบนบิลของคุณในวันเดียวกัน
สำหรับการพรีวิวที่ยังไม่ผ่านการพิสูจน์ คุณสมบัติการกำหนดเส้นทางที่สำคัญที่สุดคือการสลับไปยังระบบสำรอง การส่งปริมาณการใช้งานจริงส่วนหนึ่งไปยัง Mistral Large 4 ในขณะที่ Opus 5 ดูแลส่วนที่เหลือ หมายความว่าหากเกิดการถดถอย มันจะกลายเป็นการเปลี่ยนเส้นทางแทนที่จะเป็นการหยุดให้บริการ และคุณจะได้เรียนรู้โหมดความล้มเหลวจริงของโมเดลจากข้อมูลของคุณเอง แทนที่จะเรียนรู้จากลีดเดอร์บอร์ด
อะไรจะแก้ปัญหานี้ได้ในสามสัปดาห์
ยังมีข้อเท็จจริงสามประการที่ยังไม่คลี่คลาย และแต่ละข้อก็เปลี่ยนคำตอบได้ หากน้ำหนักโมเดลเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาตแบบผ่อนปรน Mistral Large 4 จะกลายเป็นโมเดลเดียวในคู่นี้ที่คุณโฮสต์เองได้ และการคำนวณสำหรับผู้ซื้อที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลจะเอนไปทางนั้นอย่างชัดเจน หากราคาโปรโมชัน $0.68 / $2.09 กลับไปเป็น $1.36 / $4.18 บนตารางราคา ช่องว่างต่องานจะแคบลงแต่ยังคงชี้ขาด และหาก Artificial Analysis ย้ายตัวเลขด้านการเขียนโค้ดที่ประเมินแบบส่วนตัวไปยังดัชนีสาธารณะของตนโดยไม่เปลี่ยนแปลง เรื่องราวด้านการเขียนโค้ดจะกลายเป็นได้รับการยืนยันจากบุคคลที่สาม แทนที่จะเป็นผู้ขายเป็นผู้เผยแพร่ในนามของบุคคลที่สาม
จนถึงตอนนั้น: Opus 5 คือค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยสำหรับงานโปรดักชัน และคุ้มค่ากับราคาที่แพงหลายเท่าสำหรับงานที่ใช้เอเจนต์และงานที่พึ่งพาเทอร์มินัลเป็นหลัก ส่วน Mistral Large 4 คือการเดิมพันที่น่าสนใจ — ราคาต่องานถูกพอที่จะรันเคียงข้างกันได้ มีความสามารถด้านระบบอัตโนมัติและไซเบอร์มากพอที่จะดึงทราฟฟิกได้ตั้งแต่วันนี้ และยังมีคำสัญญาเรื่องการติดตั้งใช้งานเอง (self-deployment) ที่ไม่มีโมเดลแบบปิดตัวใดในการเปรียบเทียบนี้เทียบได้
การเปรียบเทียบในบทความนี้1
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
