Face à face
Mistral Large 3 vs Llama 4 Maverick
Lequel est le meilleur, Mistral Large 3 ou Llama 4 Maverick ?
Mistral Large 3 termine devant Llama 4 Maverick dans l'index, 82.9 contre 80.4. C'est le plus solide des deux sur Soin, tandis que Llama 4 Maverick garde l'avantage sur Vitesse. Les deux sont notés selon la même grille, la même semaine, et aucun des deux placements n'est sponsorisé.
Mis à jour le
Mistral Large 3
14 sur 53
82.9
La réponse européenne, publiée sous Apache 2.0, avec un quart de million de tokens de contexte.
Llama 4 Maverick
23 sur 53
80.4
Le choix par défaut à poids ouverts : suffisamment bon, peu coûteux à servir, supporté partout.
Les quatre notes, côte à côte
| Note | Mistral Large 3 | Llama 4 Maverick | Écart |
|---|---|---|---|
| Soin | 78 | 73 | +5 |
| Vitesse | 80 | 84 | +4 |
| Contrôle | 93 | 92 | +1 |
| Rapport | 90 | 90 | — |
| Note de l'index | 82.9 | 80.4 | +2.5 |
Lequel choisir
Choisissez Mistral Large 3, sauf si Vitesse est ce qui tranche pour vous : c'est exactement là que Llama 4 Maverick est la meilleure réponse.
Mistral Large 3
Large 3 est un modèle sparse qui n'active qu'une fraction de ses paramètres par token, c'est ainsi que Mistral obtient une qualité frontier-adjacent à partir de quelque chose qu'on peut réellement héberger. La licence est Apache 2.0 sans conditions attachées, le contexte monte à un quart de million de tokens, et pour les équipes européennes il répond à la question de la résidence des données sans révision juridique. Il accuse un retard sur les leaders du raisonnement difficile.
Là où il brille
- Apache 2.0 sans clause d'utilisateurs, de revenus ou de domaine d'utilisation
- La conception sparse maintient des coûts de service raisonnables pour sa qualité
- Option d'API hébergée dans l'UE, que plusieurs secteurs exigent
Llama 4 Maverick
Maverick est le milieu mixture-of-experts de Llama 4 et le modèle sur lequel la plupart des équipes d'auto-hébergement se posent. Il est multimodal, n'active qu'une petite fraction de ses paramètres par token donc il se sert à moindre coût, et chaque serveur d'inférence, format de quantification et boîte à outils d'affinage le supporte dès le premier jour. Cet écosystème, plutôt que les benchmarks, est la raison de le choisir.
Là où il brille
- Supporté par chaque pile de service et outil de quantification qui compte
- La conception mixture-of-experts maintient les coûts de service bas
- La plus grande communauté d'affinage de toute famille ouverte